/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
242 млн
Архитектура
mbart · dense
Базовая модель
bartpho-syllable
Опубликована
4 сен 2023

pretrain_Law_model_bartpho_version1

Языковая модель3 профессии

Дообученная версия вьетнамской BARTpho для генерации текста, предположительно связанная с юридическими текстами.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

pretrain_Law_model_bartpho_version1 — дообученная модель на архитектуре mBART, созданная на основе vinai/bartpho-syllable. В репозитории указаны результаты оценки: Loss 0,2879, ROUGE-1 0,4482, ROUGE-2 0,3252, ROUGE-L 0,3897 и ROUGE-Lsum 0,4055; сведения о датасете и подробное описание назначения отсутствуют.

Модель содержит 242,3 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст, максимальная длина контекста — 1024 токена. Основа BARTpho предназначена для вьетнамского языка; название репозитория указывает на юридическую тематику, однако README не уточняет обучающую задачу или правовой домен. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста на вьетнамском языке
  • эксперименты с генеративными моделями для юридических текстов
  • оценка качества генерации по метрикам ROUGE

Ограничения

Назначение модели, обучающий датасет и ограничения не описаны; юридическая специализация следует только из названия репозитория. Лицензия не указана в предоставленных 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

pretrain_Law_model_bartpho_version1

This model is a fine-tuned version of vinai/bartpho-syllable on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2879
  • Rouge1: 0.4482
  • Rouge2: 0.3252
  • Rougel: 0.3897
  • Rougelsum: 0.4055

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
No log1.02450.32700.43330.29960.36500.3815
No log2.04900.30240.44000.30720.37310.3938
0.66953.07350.28830.44110.31860.38290.3996
0.66954.09800.28200.44840.32550.38830.4046
0.23875.012250.28220.45000.32210.38760.4050
0.23876.014700.28060.44830.32240.38750.4049
0.18437.017150.28520.44710.32350.38700.4037
0.18438.019600.28440.44660.32160.38500.4020
0.15159.022050.28660.45040.32650.39000.4066
0.151510.024500.28790.44820.32520.38970.4055

Framework versions

  • Transformers 4.32.1
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.13.3

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
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
2f5d28f

0 моделей