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
NLPBada/kobart-chat-persona-extraction-v2 — модель на базе KoBART, разработанная для извлечения сведений о персоне пользователя из его повседневных диалогов на корейском языке. Она преобразует историю чата в краткие утверждения о характеристиках и привычках собеседника, например о возрасте, роде занятий, интересах и распорядке дня.
Модель имеет архитектуру BART, содержит 79,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 1026 токенов. Версия v2 обучена на корейских диалогах AIHub в неформальном стиле речи; для преобразования данных из предыдущей версии использовалась squarelike/korean-style-converter-6b. Для проверки приведены метрики BLEU и ROUGE. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется под лицензией apache-2.0.
Сценарии применения
извлечение профиля пользователя из истории чата
выделение интересов и привычек собеседника
сводка личных фактов из диалога
извлечение сведений о работе и образе жизни из переписки
Ограничения
Модель ориентирована на корейские повседневные диалоги и ограничена контекстом до 1026 токенов. Метрики проверки приведены в карточке, но независимые оценки качества на других наборах данных не описаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
## 입력 ##
['안녕, 나는 20대 여자야.
나는 봉사활동을 하는게 즐거워.',
'응 국내 해외 가릴거 없이 봉사활동을 다녀.',
'아. 나는 콜센터 상담원이야.',
'응 해외 여행을 자주 가. 간 김에 봉사활동도 하고 그래.',
'응. 여기 일은 별로 안해.',
'여기는 야근이 따로 없더라고.',
' 나도 이만 일 해야겠네.']
## 출력 ##
나는 20대 여자이다 나는 봉사활동을 하는 게 즐겁다,
나는 콜센터 상담원이다,
나는 해외여행을 자주 간다,
나는 야근이 없다.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров