Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 38,5 млн
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: Simple_Translation-model-for-GPT-v8
Опубликована: 8 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

Simple_Translation-model-for-GPT-v9

Dhahlan2000

Языковая модель3 профессии

Небольшая дообученная модель T5 для перевода текста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июн 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Dhahlan2000/Simple_Translation-model-for-GPT-v9 — модель семейства T5 с 38,5 млн параметров, дообученная на основе Dhahlan2000/Simple_Translation-model-for-GPT-v8. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель принимает текст и генерирует текст, её контекст составляет 512 токенов.

Модель предназначена для перевода текста. В карточке приведены результаты оценки: loss 0,1309 и BLEU 20,7885; язык, направление перевода и данные обучения не раскрыты. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

перевод коротких текстовых фрагментов
эксперименты с машинным переводом
оценка качества перевода по BLEU

Ограничения

Языки и направление перевода, обучающий набор данных и лицензия не указаны. В карточке приведён BLEU 20,7885, но без описания тестового набора и условий оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Simple_Translation-model-for-GPT-v9

This model is a fine-tuned version of Dhahlan2000/Simple_Translation-model-for-GPT-v8 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1309
Bleu: 20.7885
Gen Len: 18.4567

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Bleu	Gen Len
0.1846	1.0	9282	0.1376	20.2968	18.454
0.1747	2.0	18564	0.1309	20.7885	18.4567

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.2
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: ecb5266