/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
codet5-small
Опубликована
23 янв 2024

codet5-small-ft-v8-cpatd

Языковая модель4 профессии

Дообученная модель T5 для преобразования текста в текст в сценариях, связанных с кодом.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 янв 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

ayeshgk/codet5-small-ft-v8-cpatd — дообученная версия Salesforce/codet5-small на неизвестном наборе данных. Модель семейства T5 с архитектурой T5ForConditionalGeneration содержит 38,5 млн параметров и принимает текст, генерируя текст; максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для задач преобразования текста в текст, связанных с кодом, однако README не уточняет конкретный сценарий её дообучения. На оценочном наборе указаны loss 0,4831 и значения ROUGE-1 63,65, ROUGE-2 52,79 и ROUGE-L 63,20; без описания набора и методики оценки эти результаты трудно интерпретировать. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста или кода по текстовому запросу
  • адаптация к задачам преобразования текста в текст для разработки

Ограничения

Назначение дообучения и обучающий набор данных не описаны, поэтому качество для конкретных задач по приведённым метрикам оценить нельзя. Контекст ограничен 512 токенами.

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

codet5-small-ft-v8-cpatd

This model is a fine-tuned version of Salesforce/codet5-small on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4831
  • Rouge1: 63.6456
  • Rouge2: 52.7919
  • Rougel: 63.1978
  • Rougelsum: 63.2113
  • Gen Len: 17.0514

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsumGen Len
0.69581.030630.581561.311250.840660.833460.850917.2215
0.61162.061260.519062.708851.783862.253362.266117.0108
0.55643.091890.494263.415852.59262.941862.944317.1236
0.54474.0122520.483163.645652.791963.197863.211317.0514

Framework versions

  • Transformers 4.38.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
5116215

0 моделей