/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-base
Опубликована
19 мар 2024

Genisis

Языковая модель3 профессии

Многоязычная модель mT5-base, дообученная для преобразования текста в текст, с нераскрытой целевой задачей.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 мар 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

PrasannaL/Genisis — дообученная многоязычная модель Google mT5-base с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и примерно 291,2 млн параметров. Она принимает текст и генерирует текст, однако карточка не уточняет целевую задачу, обучающие данные или предполагаемый сценарий применения. Модель сохранена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

В README приведено значение loss 42,7979 на оценочном наборе, но без описания набора и протокола оценки этот результат трудно интерпретировать. Название и назначение Genisis не раскрыты, поэтому подходящие прикладные сценарии и качество модели по конкретным задачам определить нельзя.

Сценарии применения

  • Генерация текста по текстовому запросу
  • Преобразование текста в текст в прикладном NLP-сценарии
  • Эксперименты с дообучением многоязычной модели mT5

Ограничения

Целевая задача, обучающие данные и предполагаемые сценарии применения не описаны. Приведённый loss нельзя уверенно оценить без сведений об оценочном наборе и протоколе.

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

results

This model is a fine-tuned version of google/mt5-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 42.7979

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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.0444.8373
No log2.0842.9581
No log3.01242.7979

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cpu
  • 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
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
bb25c3b

0 моделей