Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 367 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: pegasus · dense
Базовая модель: legal-pegasus
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

legpeg-sci-tr

aparajitha

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель PEGASUS для создания кратких резюме юридических документов на английском языке.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 2024

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

aparajitha/legpeg-sci-tr — модель PEGASUS, дообученная на основе nsi319/legal-pegasus. Она содержит 366,8 млн параметров, использует архитектуру PegasusForConditionalGeneration и предназначена для генерации текста по тексту; базовая модель ориентирована на создание кратких абстрактивных резюме судебных документов на английском языке. Длина контекста составляет 1024 токена.

В карточке указан результат Loss 2.8920 на оценочном наборе, однако датасет и подробности оценки не описаны. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers под лицензией MIT. Назначение и языковые возможности именно этого дообучения отдельно не уточнены; описание сценариев опирается на указанную специализацию базовой модели.

Сценарии применения

составление краткого резюме судебного документа
сжатие юридического текста
подготовка абстрактивного пересказа судебного решения

Ограничения

Для дообученной версии не описаны датасет, целевые задачи и ограничения; приведён только показатель Loss 2.8920 без подробностей оценивания. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

legpeg-sci-tr

This model is a fine-tuned version of nsi319/legal-pegasus on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.8920

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: 2e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 6

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
3.3507	1.0	2904	3.1046
3.1536	2.0	5808	3.0137
3.0716	3.0	8712	2.9679
2.9939	4.0	11616	2.9447
2.9379	5.0	14520	2.9230
2.9062	6.0	17424	2.8920

Framework versions

Transformers 4.44.2
Pytorch 2.3.1.post300
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: PegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов: 19dd8b4