Характеристики

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

Ссылки

CS505_COQE_viT5_train_Instruction0_SOAPL

Дообученная на неописанном наборе данных модель VietAI/vit5-large для генерации текста на вьетнамском языке с неуточнённым назначением.

15скачиваний 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

ThuyNT/CS505_COQE_viT5_train_Instruction0_SOAPL — дообученная VietAI/vit5-large на наборе данных, названном в карточке None. Модель построена на архитектуре T5ForConditionalGeneration, содержит 389,3 млн параметров и распространяется в формате safetensors.

Карточка не описывает назначение модели, обучающие данные или результаты оценки, поэтому определить целевую задачу и надёжные сценарии применения нельзя. Базовая VietAI/vit5-large предназначена для генерации текста на вьетнамском языке, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод; это не подтверждает, что данная дообученная модель сохраняет эти возможности или ориентирована на конкретную задачу. Лицензия — MIT.

Ограничения

Карточка не раскрывает целевую задачу, обучающие данные или результаты оценки этой версии модели, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев не установлены.

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 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.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_SOAPL

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: 7445cf9