Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 367 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bigbird_pegasus · dense
Опубликована: 4 авг 2026

Ссылки

pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed73

СуммаризацияТекст → текст6 профессий

BigBird-Pegasus от Immich суммирует записи совещаний и диалоги, включая полный и иерархический варианты обработки встречи.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 авг 2026

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

Это контрольная точка BigBird-Pegasus от Immich для суммаризации совещаний. Модель обучена на подходящей части AMI Meeting Corpus с seed 73; вариант pipeline рассчитан на суммаризацию всей встречи или на иерархический процесс с сегментацией, извлечением ключевой информации и генерацией итогового текста.

Модель содержит 366,8 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README показывает загрузку через Transformers как Seq2Seq-модель. Лицензия — MIT.

Модель подходит для подготовки кратких итогов совещаний и суммирования диалогов. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому качество на других типах разговоров и языках не подтверждено; сведения указывают на обучение на AMI, но не называют язык корпуса.

Сценарии применения

составление краткого итога совещания
суммирование стенограммы встречи
подготовка конспекта по длинному диалогу
выделение ключевого содержания обсуждения

Ограничения

Модель обучена на подмножестве AMI Meeting Corpus; README не приводит метрик качества и не подтверждает перенос на другие типы диалогов или языки.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Immich/pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed73

Checkpoint do backbone bigbird-pegasus, variante pipeline (baseline de reunião completa ou pipeline hierárquico de segmentação, extração e geração), treinado sobre o subconjunto elegível do AMI Meeting Corpus — seed de treino 73.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Immich/pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed73")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Immich/pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed73")

Outras seeds do mesmo backbone/variante

Cada seed é um repositório próprio (com DOI independente):

Immich/pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed17
Immich/pipeline-error-propagation-dialogue-summarization-bigbird-pipeline-seed42

Logs de treino

Os artefatos originais de treinamento (histórico por época, configuração da execução, índices de probe, marcador de conclusão) estão em training_logs/.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BigBirdPegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов: f6555a6