Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Архитектура: gpt2 · dense
Опубликована: 8 фев 2023

Ссылки

Hugging Face

gpt2_reward_summarization

Tristan

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор на базе GPT-2 для оценки качества текстовых резюме, в том числе как reward-модель.

827скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены8 фев 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

Tristan/gpt2_reward_summarization — модель классификации текста на базе GPT-2, опубликованная пользователем Tristan на Hugging Face. Она предназначена для оценки качества кратких пересказов и может использоваться как функция вознаграждения или судья при сравнении вариантов суммаризации. Репозитория карточки модели нет; Hugging Face указывает архитектуру GPT2ForSequenceClassification, формат PyTorch и контекст 1024 токена.

Модель принимает текст и возвращает классификационный результат, а не генерирует резюме. Язык и конкретный набор меток достоверно не установлены. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

оценка качества сгенерированного резюме
сравнение вариантов краткого пересказа
использование оценки суммаризации как сигнала вознаграждения
ранжирование резюме при настройке языковой модели

Ограничения

Это классификатор для оценки текста, а не модель для генерации резюме. Язык, набор меток и лицензия по доступной карточке не определены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPT2ForSequenceClassification
Ревизия весов: b575df8