/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
389 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
vit5-large
Опубликована
17 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

CS505_COQE_viT5_train_Instruction0_ASPOL

ThuyNT
Языковая модель3 профессии

Дообученная на базе VietAI/vit5-large модель T5 для генерации текста, назначение которой карточка не уточняет.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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

CS505_COQE_viT5_train_Instruction0_ASPOL — дообученная модель VietAI/vit5-large на архитектуре T5ForConditionalGeneration с 389,3 млн параметров. Репозиторий указывает, что модель обучалась на наборе данных, название которого не приведено. Карточка не описывает целевые задачи и сценарии применения, поэтому их назначение нельзя определить по доступным сведениям. Базовая VietAI/vit5-large предназначена для генерации текста на вьетнамском языке, в том числе для ответов на вопросы, суммаризации и перевода; это не подтверждает, что данная дообученная версия одинаково хорошо выполняет все эти задачи. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Ограничения

В README отсутствуют сведения о целевой задаче, обучающих данных, оценке качества и ограничениях. Назначение и качество модели в конкретных сценариях по карточке установить нельзя.

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 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CS505_COQE_viT5_train_Instruction0_ASPOL

This model is a fine-tuned version of VietAI/vit5-large on the None 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: 8
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 20
  • mixed_precision_training: Native AMP

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
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ce17b65

0 моделей

    Создать бенчмарк