Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 124 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: flan-t5-base
Опубликована: 3 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

sft_t5_base_processed_model

IB13

Языковая модель8 профессий

Дообученная на основе FLAN-T5-base модель для генерации текста и выполнения текстовых преобразований.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 фев 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

IB13/sft_t5_base_processed_model — дообученная модель генерации текста семейства T5 на основе google/flan-t5-base. Она содержит 123,8 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и принимает текст, чтобы генерировать текст в формате text-to-text. Базовая модель обучена следовать инструкциям и поддерживает разнообразные NLP-задачи; конкретная специализация этого дообучения и обучающий датасет не описаны. Длина контекста составляет 512 токенов.

Модель можно применять для генерации ответов и выполнения текстовых преобразований. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения дообученной версии не описаны.

Сценарии применения

генерация ответов на текстовые запросы
преобразование и переформулирование текста
выполнение простых NLP-задач в формате text-to-text

Ограничения

Датасет и специализация дообучения не описаны, поэтому качество для конкретных задач не установлено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит8

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft_t5_base_processed_model

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-base on an unknown dataset.

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: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
num_epochs: 4

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

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: d523482