Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 242 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: mbart · dense
Базовая модель: bartpho-syllable
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

BARTBana_v3

IAmSkyDra

Языковая модель

Дообученная на базе вьетнамской BART модель для генерации текста, назначение которой карточка описывает лишь частично.

3скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 янв 2025

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

BARTBana_v3 — дообученная модель IAmSkyDra на базе vinai/bartpho-syllable, созданная на архитектуре mBART с 242,3 млн параметров. Она предназначена для генерации текста; карточка сообщает о значении loss 1,0945 на оценочном наборе, но не описывает конкретную задачу или данные обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, использует библиотеку Transformers и формат safetensors; длина контекста составляет 1024 токена. Лицензия — MIT. Практическое назначение и качество для конкретных сценариев по карточке определить нельзя.

Сценарии применения

генерация текста на основе входного текста

Ограничения

Карточка не раскрывает конкретную задачу, обучающие данные или ограничения применения; единственный приведённый показатель — loss 1,0945 на оценочном наборе.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BARTBana_v3

This model is a fine-tuned version of vinai/bartpho-syllable on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.0945

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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.8511	1.0	6519	1.6694
1.4914	2.0	13038	1.3588
1.3254	3.0	19557	1.2483
1.2197	4.0	26076	1.1328
1.1957	5.0	32595	1.0928

Framework versions

Transformers 4.48.1
Pytorch 2.5.1+cu124
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов: 94e9b22