Характеристики

Параметры: 124 млн
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: IndoT5-base-nafkhan-epochs-5
Опубликована: 15 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

IndoT5-base-nafkhan-epochs-6

abdiharyadi

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для генерации текста по текстовому входу.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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-6 — дообученная модель семейства T5, опубликованная пользователем abdiharyadi. Она содержит 123,8 млн параметров и предназначена для генерации текста по текстовому входу в формате text-to-text; в карточке указано дообучение версии epochs-5.

В README приведён результат оценки: loss 0,1539. Датасет обучения и конкретные сценарии применения не описаны, поэтому качество для отдельных задач и ограничения модели по ним определить нельзя. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

генерация текста по текстовому запросу
преобразование текста в текст в прикладных задачах после настройки
эксперименты с дообучением моделей T5

Ограничения

Датасет обучения, целевые сценарии и лицензия в предоставленных данных не описаны; указан только результат оценки loss 0,1539.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

IndoT5-base-nafkhan-epochs-6

This model is a fine-tuned version of abdiharyadi/IndoT5-base-nafkhan-epochs-5 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1539

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: 542
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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.1391	1.0	23217	0.1539

Framework versions

Transformers 4.35.1
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: 95c1eb4