/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
longt5 · dense
Базовая модель
long-t5-tglobal-base
Опубликована
13 фев 2024

long-t5-tglobal-base-finetuned-govReport-4096

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная LongT5-модель для суммаризации длинных англоязычных правительственных отчётов.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 фев 2024

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

Модель RMWeerasinghe/long-t5-tglobal-base-finetuned-govReport-4096 — дообученная версия LongT5 от Google Research, созданная для суммаризации отчётов правительства США на датасете gov_report_summarization_dataset. Это encoder-decoder Transformer с 123,8 млн параметров и контекстом до 4096 токенов; модель принимает текст и генерирует его краткое изложение на английском языке.

Модель подходит для получения кратких сводок длинных правительственных отчётов и других текстов сходного типа. В README приведены результаты оценки: Loss 1,4052, ROUGE-1 0,0432, ROUGE-2 0,0217, ROUGE-L 0,0378 и ROUGE-Lsum 0,0408. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление краткого изложения правительственного отчёта
  • суммаризация длинных англоязычных документов
  • подготовка сводок по материалам датасета GovReport

Ограничения

В README указаны низкие значения ROUGE на оценочном наборе; качество сводок может быть ограниченным. Модель дообучена на GovReport, поэтому её пригодность для других типов документов отдельно не подтверждена.

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

long-t5-tglobal-base-finetuned-govReport-4096

This model is a fine-tuned version of google/long-t5-tglobal-base on the gov_report_summarization_dataset dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.4052
  • Rouge1: 0.0432
  • Rouge2: 0.0217
  • Rougel: 0.0378
  • Rougelsum: 0.0408

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: 4e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
15.94840.99312.74120.03820.01420.03190.0354
3.01431.98621.70960.03850.01440.0320.0355
2.18932.98931.49760.03760.01380.03130.0347
1.61284.01251.44060.0410.01740.03540.0387
1.54384.991561.42920.0430.02030.03680.0408
1.50155.981871.42200.04270.02050.03670.0405
1.47236.982181.40710.04310.02150.03760.0408
1.47078.02501.40890.04270.02120.03730.0405
1.44478.992811.40460.04310.02160.03790.0408
1.48849.923101.40520.04320.02170.03780.0408

Framework versions

  • Transformers 4.37.0
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.15.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LongT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
797d9c3

0 моделей