Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 127 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: vit5-base
Опубликована: 4 сен 2023

Ссылки

pretrain_Law_model_vit5_version1

Дообученная на неизвестном наборе данных вьетнамская модель T5 с юридической тематикой, назначение которой подробно не описано.

36скачиваний 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

KingLTD/pretrain_Law_model_vit5_version1 — дообученная модель T5, созданная на основе VietAI/vit5-base. В репозитории указаны 126,8 млн параметров, архитектура T5ForConditionalGeneration, формат PyTorch и контекст до 512 токенов. Базовая VietAI/vit5-base предварительно обучена для генерации текста на вьетнамском языке.

В названии модели заявлена юридическая тематика, однако карточка не описывает её конкретные сценарии, данные обучения или ограничения. В README приведены метрики на оценочной выборке: Loss 0,2779, ROUGE-1 0,4859, ROUGE-2 0,3617, ROUGE-L 0,4218 и ROUGE-Lsum 0,4417; они не позволяют определить тип целевой задачи. Лицензия модели — MIT.

Сценарии применения

Генерация текста на вьетнамском языке в юридическом контексте

Ограничения

Набор данных, конкретные целевые задачи и практические ограничения не описаны; приведённые метрики не сопровождаются деталями протокола оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pretrain_Law_model_vit5_version1

This model is a fine-tuned version of VietAI/vit5-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2779
Rouge1: 0.4859
Rouge2: 0.3617
Rougel: 0.4218
Rougelsum: 0.4417

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum
No log	1.0	245	0.3566	0.4739	0.3369	0.4053	0.4273
No log	2.0	490	0.3240	0.4752	0.3453	0.4095	0.4300
0.7518	3.0	735	0.3059	0.4760	0.3510	0.4112	0.4311
0.7518	4.0	980	0.2951	0.4838	0.3584	0.4164	0.4387
0.2808	5.0	1225	0.2858	0.4799	0.3582	0.4166	0.4368
0.2808	6.0	1470	0.2831	0.4839	0.3611	0.4194	0.4403
0.2351	7.0	1715	0.2814	0.4858	0.3644	0.4218	0.4423
0.2351	8.0	1960	0.2779	0.4850	0.3612	0.4206	0.4416
0.2074	9.0	2205	0.2775	0.4836	0.3590	0.4199	0.4398
0.2074	10.0	2450	0.2779	0.4859	0.3617	0.4218	0.4417

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: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: a366fdb