/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-base
Опубликована
2 мар 2022

T5_Paraphrase_Paws

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Google PAWS модель T5 для генерации перефразировок английских предложений.

69 280скачиваний за 30 дней44лайкавеса обновлены8 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Vamsi разработал эту модель на основе T5-Base и дообучил её на наборе данных Google PAWS для перефразирования английских предложений. Она предназначена для генерации альтернативной формулировки предложения, сохраняя его смысл. Модель использует архитектуру T5 с 123,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов; доступны варианты для PyTorch, TensorFlow и JAX, включая формат Safetensors.

Модель подходит для создания перефразировок и вариантов текста на английском языке. В метаданных указана лицензия базовой модели? Сведений о лицензии в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

  • перефразирование английских предложений
  • создание альтернативных формулировок текста
  • подготовка вариантов предложений для редактирования

Ограничения

Модель рассчитана на английские предложения; качество и сохранение исходного смысла могут зависеть от входного текста. Предоставленные источники не содержат сведений о лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Paraphrase-Generation

​

Model description

​ T5 Model for generating paraphrases of english sentences. Trained on the Google PAWS dataset. ​

How to use

​## Requires sentencepiece: # !pip install sentencepiece PyTorch and TF models available ​

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
​
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Vamsi/T5_Paraphrase_Paws")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Vamsi/T5_Paraphrase_Paws").to('cuda')
​
sentence = "This is something which i cannot understand at all"

text =  "paraphrase: " + sentence + " </s>"

encoding = tokenizer.encode_plus(text,pad_to_max_length=True, return_tensors="pt")
input_ids, attention_masks = encoding["input_ids"].to("cuda"), encoding["attention_mask"].to("cuda")


outputs = model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks,
    max_length=256,
    do_sample=True,
    top_k=120,
    top_p=0.95,
    early_stopping=True,
    num_return_sequences=5
)

for output in outputs:
    line = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(line)
​

For more reference on training your own T5 model or using this model, do check out Paraphrase Generation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ac7aaff

0 моделей