/ Модель

Характеристики

Параметры
126 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
10 июн 2022

t5-arabic-base-finetuned-wikilingua-ar

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Арабская модель T5 для автоматического создания кратких пересказов текстов, дообученная на WikiLingua.

37скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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

Модель ahmeddbahaa/t5-arabic-base-finetuned-wikilingua-ar — версия T5, дообученная на наборе WikiLingua для суммаризации арабских текстов. Она предназначена для создания краткого связного пересказа исходного текста и может использоваться для сокращения статей и других текстовых материалов на арабском языке. Архитектура — T5ForConditionalGeneration, размер — 126 млн параметров; репозиторий содержит веса PyTorch.

В README приведены результаты оценки: ROUGE-1 20,72, ROUGE-2 7,63, ROUGE-L 18,75 и BERTScore 70,79. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения и рекомендуемые сценарии применения подробнее; метрики следует учитывать при оценке качества на собственных данных.

Сценарии применения

  • Составление краткого пересказа арабской статьи
  • Сокращение длинного арабского текста
  • Подготовка краткого содержания материалов WikiLingua

Ограничения

В README приведены умеренные значения ROUGE на тестовой выборке; качество пересказов может зависеть от тематики и формата входного текста. Карточка не описывает ограничения и сценарии применения подробнее.

Для каких профессий подходит4

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

t5-arabic-base-finetuned-wikilingua-ar

This model is a fine-tuned version of bakrianoo/t5-arabic-base on the wiki_lingua dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.2735
  • Rouge-1: 20.72
  • Rouge-2: 7.63
  • Rouge-l: 18.75
  • Gen Len: 18.74
  • Bertscore: 70.79

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: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 250
  • num_epochs: 8
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.19.3
  • 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
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f50f753

0 моделей