Характеристики

Контекст: 16 384 токена
Параметры: 95,2 млн
Лицензия: BSD 3-Clause
Архитектура: led · dense
Базовая модель: led-pubmed-20K-ORC-4096-epoch2
Опубликована: 28 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

led-pubmed-20K-ORC-4096-epoch2-eval

LA1512

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель LED для генерации текста по тексту с опубликованными метриками ROUGE на оценочном наборе.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мая 2024

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

LA1512/led-pubmed-20K-ORC-4096-epoch2-eval — дообученная модель семейства LED, разработанная на основе LA1512/led-pubmed-20K-ORC-4096-epoch2. Это модель генерации текста по тексту с архитектурой LEDForConditionalGeneration и 95,2 млн параметров. В README приведены результаты оценки: ROUGE-1 43,68, ROUGE-2 14,25, ROUGE-L 21,42 и ROUGE-Lsum 38,14.

README не описывает назначение модели, набор данных и предполагаемые сценарии применения, поэтому её специализацию определить нельзя. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — BSD-3-Clause.

Ограничения

Назначение модели, данные обучения и конкретные сценарии применения в README не описаны, поэтому опубликованные метрики нельзя уверенно связать с определённой задачей.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

results

This model is a fine-tuned version of LA1512/led-pubmed-20K-ORC-4096-epoch2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

eval_loss: 3.4086
eval_rouge1: 43.6834
eval_rouge2: 14.2497
eval_rougeL: 21.4191
eval_rougeLsum: 38.1401
eval_gen_len: 307.546
eval_runtime: 28723.4999
eval_samples_per_second: 0.017
eval_steps_per_second: 0.009
step: 0

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: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 8
total_train_batch_size: 16
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 400
num_epochs: 1
label_smoothing_factor: 0.1

Framework versions

Transformers 4.39.3
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

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: LEDForConditionalGeneration
Ревизия весов: 4cc10f5