/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
25,7 млн
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
7 мар 2024

amBART_1000

Языковая модель

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

amBART_1000

This model is a fine-tuned version of Samuael/amBART_1000 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: 0.02
  • train_batch_size: 256
  • eval_batch_size: 256
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • 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
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
f89f756

0 моделей