/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
95,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bart · dense
Базовая модель
bart-base
Опубликована
25 мар 2024

wiki_asp-animal_2910_bart-base

Языковая модель3 профессии

Дообученная на неизвестном датасете модель BART-base для генерации текста по текстовому входу.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 мар 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

Модель baek26/wiki_asp-animal_2910_bart-base — дообученная на неизвестном датасете версия BART-base, разработанная автором репозитория baek26. Это трансформерная encoder-decoder-модель с 95,2 млн параметров, предназначенная для генерации текста по входному тексту. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; базовая модель — facebook/bart-base.

В карточке приведены результаты оценки: loss 2,5325, ROUGE-1 0,1402, ROUGE-2 0,0604 и ROUGE-L 0,1236. Название репозитория указывает на тему WikiASP и животных, однако назначение и сценарии применения отдельно не описаны, поэтому специализированные задачи подтвердить нельзя. Контекст модели составляет 1024 токена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста по текстовому запросу
  • эксперименты с дообученной моделью BART
  • оценка генерации текста метриками ROUGE

Ограничения

Датасет и целевое назначение в карточке не раскрыты; приведённые значения ROUGE невысоки и не подтверждают качество для конкретного сценария. Контекст ограничен 1024 токенами.

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

wiki_asp-animal_2910_bart-base

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

  • Loss: 2.5325
  • Rouge1: 0.1402
  • Rouge2: 0.0604
  • Rougel: 0.1236
  • Rougelsum: 0.1237
  • Gen Len: 15.5516

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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsumGen Len
No log1.935002.79500.12060.04570.10420.104115.4938
No log3.8710002.63590.11880.04750.10390.103914.4579
No log5.815002.56950.13730.05710.12060.120615.7157
2.96937.7420002.54060.14350.06090.12660.126515.7796
2.96939.6725002.53250.14020.06040.12360.123715.5516

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
8c27829

0 моделей