/ Модель

Характеристики

Параметры
124 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
IndoT5-base-nafkhan-epochs-1
Опубликована
8 ноя 2023

IndoT5-base-nafkhan-epochs-2

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст с нераскрытым назначением обучения.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 ноя 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

IndoT5-base-nafkhan-epochs-2 — дообученная модель T5, опубликованная пользователем abdiharyadi. Она содержит 123,8 млн параметров и предназначена для преобразования текста в текст. В карточке указано дообучение на базе abdiharyadi/IndoT5-base-nafkhan-epochs-1; модель представлена в формате Safetensors.

Для модели приведён результат оценки: loss 0,1848. Конкретное назначение дообучения, сценарии применения и данные обучения не раскрыты, поэтому практические задачи по карточке определить нельзя. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Ограничения

Назначение дообучения, языковая поддержка и данные обучения не раскрыты; приведён только результат loss 0,1848. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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

IndoT5-base-nafkhan-epochs-2

This model is a fine-tuned version of abdiharyadi/IndoT5-base-nafkhan-epochs-1 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1848

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: 0.0001
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 142
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: polynomial
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.2241.0232170.1848

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.0.0
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

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
01b89bc

0 моделей