/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Архитектура
mt5 · dense
Опубликована
29 мая 2022

mT5_multilingual_XLSum-finetuned-fa

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на pn_summary модель mT5 для автоматической суммаризации текстов на фарси.

64скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 июн 2022

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

ahmeddbahaa/mT5_multilingual_XLSum-finetuned-fa — модель семейства mT5, дообученная на наборе pn_summary для суммаризации текстов на фарси. Она построена на архитектуре MT5ForConditionalGeneration, содержит 291,2 млн параметров и распространяется в формате PyTorch. На указанной оценочной выборке достигла ROUGE-1 45,12, ROUGE-2 26,25, ROUGE-L 39,96 и BERTScore 79,54.

Модель предназначена для создания кратких пересказов входного текста на фарси. Карточка приводит метрики оценки, но не описывает ограничения применения или подробности обучающей и оценочной процедур. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • краткое изложение текстов на фарси
  • создание аннотаций к статьям на фарси
  • сокращение длинных документов на фарси

Ограничения

Карточка не описывает ограничения модели и приводит только метрики на оценочной выборке; качество на других типах текстов не подтверждено указанными данными.

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

mT5_multilingual_XLSum-finetuned-fa

This model is a fine-tuned version of csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum on the pn_summary dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.5703
  • Rouge-1: 45.12
  • Rouge-2: 26.25
  • Rouge-l: 39.96
  • Gen Len: 48.72
  • Bertscore: 79.54

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: 0.0005
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 250
  • num_epochs: 5
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.19.2
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.2.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
4b340a0

0 моделей