/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
62,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5_translate_en_ru_zh_small_1024
Библиотека
transformers
Опубликована
25 дек 2024

my_awesome_books_model_2

Языковая модель3 профессии

Компактная дообученная модель T5 для генерации и перевода текста на основе мультиязычной английско-русско-китайской модели.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 дек 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

myawesomebooksmodel2 — модель T5, дообученная Taisiia7 на основе utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу; базовая модель поддерживает перевод между английским, русским и китайским языками, однако README не уточняет специализацию дообучения на книжных данных. Модель содержит 62,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers.

В README приведены результаты оценки: BLEU 41,4247, Loss 0,9046 и средняя длина генерации 39,2936. Датасет обучения и конкретные ограничения не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод текста между английским и русским
  • перевод текста между английским и китайским
  • перевод текста между русским и китайским
  • генерация короткого текста по входному тексту

Ограничения

Датасет дообучения и назначение, связанное с книгами, в README не раскрыты; приведённые метрики не сопровождаются описанием набора оценки. Максимальная длина контекста не указана.

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

my_awesome_books_model_2

This model is a fine-tuned version of utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_small_1024 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9046
  • Bleu: 41.4247
  • Gen Len: 39.2936

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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossBleuGen Len
1.27231.022291.016338.398239.2681
1.13322.044580.942340.341839.2605
1.06523.066870.915041.156939.2867
1.0274.089160.904641.424739.2936

Framework versions

  • Transformers 4.47.1
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
aa482a3

0 моделей