/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
22 дек 2023

Paraphrase

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель T5 для генерации альтернативных формулировок предложений.

31скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 дек 2023

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

SRDdev/Paraphrase — англоязычная модель SRD для перефразирования предложений. Это модель типа sequence-to-sequence на архитектуре T5 с 123,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она принимает текст и генерирует варианты формулировки; может использоваться для переписывания текста, генерации данных и других задач обработки естественного языка. Обучена на датасете SQUAD.

Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Качество вариантов может различаться: перефразирование иногда меняет смысл или оказывается несвязным. На длинных и сложных предложениях результат может быть хуже, а небольшие изменения во входной формулировке способны менять выход.

Сценарии применения

  • перефразирование английских предложений
  • переписывание фраз с сохранением смысла
  • генерация вариантов текста для редактирования
  • создание перефразированных примеров для расширения датасета

Ограничения

Перефразировки могут быть контекстуально неверными или несвязными, особенно для длинных и сложных предложений; результаты следует проверять. Выход чувствителен к формулировке входного текста.

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

Paraphraser Model Card

Model Details

  • Model Name: Paraphraser
  • Model ID: SRD/Paraphraser
  • Author: SRD
  • Language: English
  • License: Apache-2.0

Description

The Paraphraser is a sequence-to-sequence model fine-tuned for paraphrasing sentences. It is built upon the T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) architecture and aims to generate diverse paraphrases for a given input sentence.

Intended Use

The primary purpose of this model is to assist users in generating paraphrases for input sentences. It can be utilized in various natural language processing tasks, including data augmentation, text generation, and content rewriting.

Limitations and Considerations

  • The quality of paraphrases may vary, and it is recommended to review generated outputs.
  • The model might produce paraphrases that are contextually incorrect or nonsensical.
  • Long sentences or complex language may result in less coherent paraphrases.
  • The model is sensitive to input phrasing, and slight rephrasing may lead to different outputs.

Training Data

The model is trained on a SQUAD dataset composed of diverse sentences from various sources to ensure a broad understanding of language and context.

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
5a5af2d

0 моделей