/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
flan-t5-base
Опубликована
22 авг 2023

flan-t5-base-trading_candles

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель T5 для ответов на вопросы и генерации текста по данным о торговых свечах.

103скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены25 авг 2023

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.

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

Модель Isotonic/flan-t5-base-trading_candles — дообученная версия google/flan-t5-base, разработанная на наборе 0xMaka/trading-candles-subset-qa-format. Это модель семейства T5 с архитектурой encoder-decoder, содержащая 123,8 млн параметров; она генерирует текст по текстовому запросу, а длина контекста составляет 512 токенов.

Модель предназначена для ответов на вопросы и генерации текста по данным о торговых свечах. В карточке приведены метрики оценки на тестовом наборе: loss 0,0061, ROUGE-1 88,37, ROUGE-2 86,86 и ROUGE-L 88,37. Эти результаты относятся к указанному набору оценки и не гарантируют качество на других данных. Языковая поддержка и условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о торговых свечах
  • генерация текстовых ответов по данным OHLC
  • извлечение сведений из описаний торговых свечей

Ограничения

Метрики приведены только для указанного оценочного набора и могут не отражать качество на иных данных. Длина контекста ограничена 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

flan-t5-base-trading_candles

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-base on 0xMaka/trading-candles-subset-qa-format dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0061
  • Rouge1: 88.3665
  • Rouge2: 86.86
  • Rougel: 88.3651
  • Rougelsum: 88.3665
  • Gen Len: 18.9025

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: 3e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsumGen Len
0.0191.0700090.008988.077486.473488.073488.074818.9022
0.00952.01400180.006988.363686.854288.361288.362518.9016
0.00713.02100270.006188.366586.8688.365188.366518.9025

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 2.0.1+cu117
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

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
f27d0eb

0 моделей