/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
148 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
longt5 · dense
Базовая модель
long-ke-t5-base
Опубликована
28 апр 2023

long-ke-t5-base-translation-aihub-ko2en

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная LongT5-модель для перевода корейских текстов на английский, в том числе по тематике науки, технологий, пищевых продуктов и разговорной речи.

21скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 сен 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 KETI-AIR-Downstream/long-ke-t5-base-translation-aihub-ko2en разработана как дообученная версия KETI-AIR/long-ke-t5-base для перевода с корейского на английский. Она основана на архитектуре LongT5 и содержит 148,3 млн параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель принимает корейский текст и генерирует английский перевод.

Дообучение проводилось на наборах данных AI Hub по переводу текстов о пищевых продуктах, науке и технологиях, социальной сфере и разговорной речи. В карточке приведены результаты оценки: BLEU 58,7008 и loss 0,5186. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0. Оценка качества может зависеть от тематики и характеристик входных текстов; в карточке не приведены подробные сведения об ограничениях и методике оценки.

Сценарии применения

  • перевод корейских научно-технических текстов на английский
  • перевод материалов о пищевых продуктах с корейского на английский
  • перевод текстов о социальных технологиях с корейского на английский
  • перевод корейской разговорной речи в текстовой форме на английский

Ограничения

Карточка не описывает подробно ограничения модели и методику оценки. Качество может отличаться для текстов вне представленных тематик и обучающих данных.

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

ko2en

This model is a fine-tuned version of KETI-AIR/long-ke-t5-base on the KETI-AIR/aihub_koenzh_food_translation,KETI-AIR/aihub_scitech_translation,KETI-AIR/aihub_scitech20_translation,KETI-AIR/aihub_socialtech20_translation,KETI-AIR/aihub_spoken_language_translation koen,none,none,none,none dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5186
  • Bleu: 58.7008
  • Gen Len: 27.0073

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleuGen Len
0.62341.0937620.584333.984317.5378
0.53342.01875240.536935.327117.5388
0.47043.02812860.518636.053317.5335

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LongT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
2801ebd

0 моделей