Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 124 млн
Лицензия: BSD 3-Clause
Архитектура: longt5 · dense
Базовая модель: long-t5-tglobal-base-16384-book-summary
Опубликована: 29 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

results

Quy0412

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель LongT5 для генерации текста по текстовому запросу, с неизвестным точным назначением дообучения.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

Quy0412/results — дообученная модель семейства LongT5 на базе pszemraj/long-t5-tglobal-base-16384-book-summary. Она использует архитектуру LongT5ForConditionalGeneration и предназначена для преобразования текста в текст; базовая модель ориентирована на суммаризацию книг, но назначение и обучающие данные этой версии в карточке не раскрыты.

Модель содержит 123,8 млн параметров, опубликована в формате safetensors и имеет заявленный контекст 4096 токенов. Лицензия — BSD 3-Clause. Языки, конкретные сценарии применения и ограничения качества для этой версии не описаны.

Сценарии применения

генерация текста по входному тексту
эксперименты с LongT5 на длинных текстовых последовательностях
суммаризация длинных документов как возможный сценарий базовой модели

Ограничения

Назначение дообучения, датасет, поддерживаемые языки и оценка качества этой версии не описаны; суммаризация указана только как область применения базовой модели.

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

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 pszemraj/long-t5-tglobal-base-16384-book-summary on an unknown dataset.

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: 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: 250
num_epochs: 1
label_smoothing_factor: 0.1

Training results

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: LongT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: c1c9a45