Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 38,5 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- t5 · dense
Ссылки
t5-small-booksum
Компактная модель на базе T5, дообученная для краткого пересказа текстов на данных BookSum.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
cnicu/t5-small-booksum — модель суммаризации на архитектуре T5, опубликованная пользователем cnicu на Hugging Face. Она предназначена для создания кратких пересказов текста и обучена на наборе данных BookSum, ориентированном на суммаризацию книг. Модель содержит около 38,5 млн параметров, принимает текст и формирует текстовое резюме; нативный контекст — 512 токенов.
Модель подходит для краткого изложения фрагментов книг и других текстов в пределах поддерживаемой длины входа. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — MIT. Карточка не приводит оценки качества или подробностей о языковом охвате; по названию и метаданным нельзя подтвердить поддержку конкретных языков.
Сценарии применения
- Краткое изложение фрагментов книг
- Создание пересказа главы или раздела
- Суммаризация коротких документов
- Получение тезисного резюме текста
Ограничения
Нативный контекст ограничен 512 токенами, поэтому модель рассчитана на сравнительно короткий вход. Карточка не приводит измерений качества или подтверждённого списка поддерживаемых языков.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- T5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 0169a67