/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

T5-Base_GNAD

Einmalumdiewelt
СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная модель T5 с 123,7 млн параметров для суммаризации немецкоязычных текстов.

125скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены26 авг 2022

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Einmalumdiewelt представил дообученную версию T5-Base_GNAD для суммаризации текста на немецком языке. Модель построена на архитектуре T5 и содержит 123,7 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. В карточке приведены результаты оценки: ROUGE-1 27,54, ROUGE-2 8,56, ROUGE-L 19,15 и ROUGE-Lsum 23,90. Данные обучения не описаны, поэтому область применения и качество на конкретных типах текстов оценить нельзя. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • составление краткого содержания немецких текстов
  • суммаризация немецкоязычных документов
  • получение краткого пересказа немецкой статьи

Ограничения

Данные обучения не описаны, поэтому качество для конкретных жанров и типов текста не установлено. В карточке нет сведений о лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

T5-Base_GNAD

This model is a fine-tuned version of Einmalumdiewelt/T5-Base_GNAD on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.1025
  • Rouge1: 27.5357
  • Rouge2: 8.5623
  • Rougel: 19.1508
  • Rougelsum: 23.9029
  • Gen Len: 52.7253

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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.22.0.dev0
  • Pytorch 1.12.0+cu113
  • Datasets 2.4.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f58d12e

0 моделей

    Создать бенчмарк