BART R3F
[2021 훈민정음 한국어 음성•자연어 인공지능 경진대회] 대화요약 부문 알라꿍달라꿍 팀의 대화요약 학습 샘플 모델을 공유합니다.
bart-pretrained 모델에 2021-dialogue-summary-competition 레포지토리의 R3F를 적용해 대화요약 Task를 학습한 모델입니다.
데이터는 AIHub 한국어 대화요약 데이터를 사용하였습니다.
bart-r3f
Небольшая модель BART, дообученная командой 알라꿍달라꿍 для краткого пересказа корейских диалогов.
77скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены11 янв 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
BART R3F — модель команды 알라꿍달라꿍 для суммаризации корейских диалогов, опубликованная как учебный пример для соревнования по диалоговому суммированию 2021 года. Она построена на предварительно обученной модели BART и дообучена с применением R3F на данных AIHub для суммаризации корейских разговоров. Модель предназначена для преобразования диалога в краткое изложение; архитектура — BART с условной генерацией, размер — 27,2 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Поддерживаются веса PyTorch и TensorFlow.
Карточка описывает модель как обучающий образец для соревнования, поэтому её качество и пригодность для других типов текстов не гарантированы. Основной язык — корейский. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- краткое изложение корейских разговоров
- суммирование диалогов поддержки на корейском языке
- создание краткой сводки беседы
- эксперименты с суммированием диалогов на основе BART
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами, а модель представлена как обучающий образец для соревнования; её качество на иных данных не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BartForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- b0a1baf