/ Модель

Характеристики

Параметры
126 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense

t5-arabic-base

Языковая модель6 профессий

Компактная модель T5 для генерации и преобразования текста на арабском и английском языках.

209скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 июн 2021

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

bakrianoo/t5-arabic-base — компактная модель семейства T5, разработанная для задач на арабском и английском языках. Это модель типа encoder-decoder с 126 млн параметров, реализованная для PyTorch и использующая формат text-to-text: входные и выходные данные представляются текстом.

Модель можно применять как основу для генерации и преобразования текста на арабском и английском языках, а также как более компактную альтернативу google/mt5-base. Карточка не уточняет конкретные задачи, показатели качества или длину контекста.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • дообучение для суммаризации арабских текстов
  • генерация ответов на арабском языке
  • преобразование арабского текста в заданном формате
  • генерация и преобразование английского текста

Ограничения

Карточка не приводит оценки качества и подробностей по конкретным задачам; модель ориентирована на арабский и английский языки.

Для каких профессий подходит6

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

Arabic T5 Base Model

A customized T5 Model for Arabic and English Task. It could be used as an alternative for google/mt5-base model, as it's much smaller and only targets Arabic and English based tasks.

About T5

T5 is an encoder-decoder model pre-trained on a multi-task mixture of unsupervised and supervised tasks and for which each task is converted into a text-to-text format.

The T5 model was presented in Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer by Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu.

Read More

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
94aea39

0 моделей