/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
253 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bart · dense
Базовая модель
bart-large-cnn
Опубликована
9 ноя 2023

bart-cnn-samsum-finetuned

Языковая модель7 профессий

Дообученная на SAMSum модель BART для краткого пересказа диалогов и разговорных текстов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 ноя 2023

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

Модель ashwaninbs/bart-cnn-samsum-finetuned — дообученная версия facebook/bart-large-cnn на датасете SAMSum. Она предназначена для создания кратких пересказов диалогов и разговорных текстов, например стенограмм бесед. Модель построена на архитектуре BART и содержит 252,8 млн параметров; максимальная длина контекста — 1024 токена.

Модель работает с текстом и выдаёт текстовые резюме. В README указан результат Loss 0,1318 на оценочном наборе, но дополнительных сведений о методике оценки и ограничениях нет. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • краткое изложение стенограмм бесед
  • составление резюме переписок
  • выделение основных тем разговора
  • подготовка кратких итогов обсуждений

Ограничения

Возможности за пределами краткого пересказа диалогов не описаны. Контекст ограничен 1024 токенами; сведения о методике оценки и устойчивости результатов отсутствуют.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-large-cnn on the samsum dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1318

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

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.09531.01480.1318

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
53429d3

0 моделей