Характеристики

Параметры: 389 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: vit5-large
Опубликована: 22 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

CS505_COQE_viT5_Prompting9_ASPOL

ThuyNT03

Языковая модель3 профессии

Дообученная на базе VietAI/vit5-large модель T5 для генерации вьетнамского текста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 фев 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_Prompting9_ASPOL — дообученная модель ThuyNT03 на базе VietAI/vit5-large, созданная для генерации текста. Архитектура — T5ForConditionalGeneration; модель содержит 389,3 млн параметров и распространяется в формате safetensors.

Базовая VietAI/vit5-large предназначена для работы с вьетнамским текстом, в том числе для ответов на вопросы, суммаризации и перевода. Карточка этой производной модели не уточняет целевые задачи, обучающие данные и результаты оценки, поэтому применимость к конкретным сценариям не подтверждена. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

генерация текста на вьетнамском языке
суммаризация вьетнамских текстов
ответы на вопросы по-вьетнамски
перевод вьетнамских текстов

Ограничения

Карточка модели не описывает её конкретное назначение, обучающие данные или результаты оценки; возможности базовой модели не подтверждают качество этой дообученной версии для отдельных задач.

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CS505_COQE_viT5_Prompting9_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 4.37.0
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.15.1

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: ca57c41