Характеристики

Параметры: 389 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: vit5-large
Опубликована: 24 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

KLTN_COQE_viT5_total_SAPOL_v4

ThuyNT03

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 на базе VietAI/vit5-large с 389,3 млн параметров; её конкретное назначение в карточке не описано.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 дек 2023

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

ThuyNT03/KLTN_COQE_viT5_total_SAPOL_v4 — дообученная ThuyNT03 модель на базе VietAI/vit5-large, построенная на архитектуре T5 и содержащая 389,3 млн параметров. В карточке указаны формат safetensors и лицензия MIT. README не раскрывает назначение модели, обучающие данные или результаты оценки; сведения о базовой модели указывают на генерацию текста на вьетнамском языке, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод, но не подтверждают, какие из этих задач освоены данной доработкой.

Сценарии применения

Генерация текста на вьетнамском языке

Ограничения

README не содержит описания назначения модели, обучающего набора данных или результатов оценки; пригодность для конкретных задач не подтверждена.

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

KLTN_COQE_viT5_total_SAPOL_v4

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: 12
eval_batch_size: 8
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 4.35.2
Pytorch 2.0.0
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.15.0

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: 47d70ef