/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
148 млн
Лицензия
artistic-2.0
Архитектура
longt5 · dense
Базовая модель
long-ke-t5-base
Опубликована
19 мая 2023

long-ke-t5-base-summarization

Языковая модель3 профессии

Дообученная LongT5-модель для суммаризации корейских текстов, включая длинные входные материалы.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 сен 2023

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

KETI-AIR-Downstream/long-ke-t5-base-summarization — модель суммаризации, полученная дообучением KETI-AIR/long-ke-t5-base на наборе jsonl_dataset_sum.py. Она использует архитектуру LongT5 для преобразования текста в текст и рассчитана на обработку длинных входных текстов с контекстом до 4096 токенов. В метаданных указан корейский язык; модель подойдёт для создания кратких изложений на корейском языке.

На оценочном наборе указаны значения ROUGE-1 21,72, ROUGE-2 10,14, ROUGE-L 21,15 и длина генерации около 87 токенов. Модель содержит 148,3 млн параметров и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Artistic-2.0. Карточка не описывает дополнительные сценарии и ограничения качества.

Сценарии применения

  • составление краткого изложения корейской статьи
  • суммаризация длинного корейского документа
  • подготовка короткого резюме корейского текста

Ограничения

Качество зависит от соответствия входных текстов обучающему набору; опубликованные значения ROUGE приведены только для оценочного набора. Карточка не уточняет состав данных и прочие ограничения.

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

summarization_all

This model is a fine-tuned version of KETI-AIR/long-ke-t5-base on the jsonl_dataset_sum.py dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0758
  • Rouge1: 21.7197
  • Rouge2: 10.1392
  • Rougel: 21.1499
  • Rougelsum: 21.173
  • Gen Len: 87.4589

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: 0.001
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsumGen Len
1.21711.01846701.207020.6119.286820.083320.109587.4065
1.09162.03693401.119021.32649.865620.768320.800588.0284
0.98233.05540101.075821.719710.139221.149921.17387.4589

Framework versions

  • Transformers 4.25.1
  • Pytorch 1.12.0
  • Datasets 2.8.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
LongT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
6249992

0 моделей