/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense

mt5-base-wikinewssum-french

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на французской суммаризации модель mT5-base для создания краткого содержания текста.

86скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 дек 2021

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

airKlizz/mt5-base-wikinewssum-french — дообученная модель семейства mT5, созданная на основе google/mt5-base. Она предназначена для суммаризации текста на французском языке. Модель содержит 291,2 млн параметров и опубликована в формате PyTorch.

В карточке приведены результаты оценки: Loss 2,0917, ROUGE-1 12,0984, ROUGE-2 5,7289, ROUGE-L 9,9245 и ROUGE-Lsum 11,0697. Данные для обучения не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление краткого содержания французских статей
  • суммаризация новостных текстов на французском языке
  • подготовка кратких выжимок из французских документов

Ограничения

Датасет обучения не указан, а приведённые значения ROUGE невысоки; качество для конкретных текстов следует проверять отдельно.

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-base-wikinewssum-french

This model is a fine-tuned version of google/mt5-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.0917
  • Rouge1: 12.0984
  • Rouge2: 5.7289
  • Rougel: 9.9245
  • Rougelsum: 11.0697

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: 5.6e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
No log1.05492.320311.51724.93529.361710.4605
No log2.010982.205711.84695.23699.645210.8337
No log3.016472.152511.90965.40279.764810.9315
3.18254.021962.130712.07825.58489.961411.1081
3.18255.027452.117211.98215.60429.821611.0077
3.18256.032942.101212.08455.68349.911911.0741
3.18257.038432.096412.12965.72719.949511.1227
2.33768.043922.091712.09845.72899.924511.0697

Framework versions

  • Transformers 4.13.0
  • Pytorch 1.10.1
  • Datasets 1.16.1
  • Tokenizers 0.10.3

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
55180f3

0 моделей