/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
24 апр 2022

t5-small-train

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Дообученная компактная модель T5 для создания кратких пересказов текста.

45скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 апр 2022

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

Miranda/t5-small-train — дообученная модель семейства T5, созданная на основе t5-small. Она предназначена для суммаризации текста и построена на архитектуре T5ForConditionalGeneration; число параметров — 38,5 млн, максимальный контекст — 512 токенов. В README приведены метрики оценки: ROUGE-1 43,95, ROUGE-2 22,34, ROUGE-L 38,77 и ROUGE-Lsum 39,21.

Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме. Датасет обучения и область применения не раскрыты, поэтому приведённые метрики не позволяют судить о качестве на конкретном типе текстов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа текста
  • суммаризация статей
  • сжатие длинных текстовых материалов

Ограничения

Датасет обучения и целевые типы текстов не описаны, поэтому качество для конкретной предметной области неизвестно. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит4

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

t5-small-train

This model is a fine-tuned version of t5-small on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.2367
  • Rouge1: 43.9525
  • Rouge2: 22.3403
  • Rougel: 38.7683
  • Rougelsum: 39.2056

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: 4.6e-05
  • train_batch_size: 9
  • eval_batch_size: 9
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
3.32371.0402.671334.473114.973129.481429.9747
2.74012.0802.431838.115318.349233.447633.9181
2.58823.01202.333941.270719.857136.268536.6119
2.42644.01602.287842.18420.966637.348837.6172
2.39155.02002.260543.492821.719538.491738.8471
2.35996.02402.246244.287622.2838.923439.3673
2.30737.02802.239843.982222.374638.762539.0964
2.30268.03202.236743.952522.340338.768339.2056

Framework versions

  • Transformers 4.18.0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
a591117

0 моделей