/ Модель

Характеристики

Параметры
122 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
2 мар 2022

rut5-base-absum

СуммаризацияТекст → текст6 профессий

Модель ruT5, дообученная для создания кратких абстрактивных пересказов русскоязычных текстов.

514скачиваний за 30 дней31лайквеса обновлены17 мар 2023

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

cointegrated/rut5-base-absum — модель для абстрактивного суммирования текстов на русском языке, разработанная на основе ruT5. Она дообучена на четырёх наборах данных для суммирования, включая русскоязычные датасеты из метаданных. Модель построена на архитектуре T5 и содержит 122,1 млн параметров.

Модель подходит для автоматического составления краткого пересказа статьи или другого текста. Она принимает текст и генерирует текстовое резюме на русском языке. Веса опубликованы в форматах PyTorch и safetensors; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа русскоязычной статьи
  • суммаризация новостных публикаций
  • подготовка краткого содержания длинного текста

Ограничения

Качество резюме зависит от тематики и длины входного текста; README не приводит результатов оценки или иных количественных гарантий качества.

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

This is a model for abstractive Russian summarization, based on cointegrated/rut5-base-multitask and fine-tuned on 4 datasets.

It can be used as follows:

import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
MODEL_NAME = 'cointegrated/rut5-base-absum'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(MODEL_NAME)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model.cuda();
model.eval();

def summarize(
    text, n_words=None, compression=None,
    max_length=1000, num_beams=3, do_sample=False, repetition_penalty=10.0, 
    **kwargs
):
    """
    Summarize the text
    The following parameters are mutually exclusive:
    - n_words (int) is an approximate number of words to generate.
    - compression (float) is an approximate length ratio of summary and original text.
    """
    if n_words:
        text = '[{}] '.format(n_words) + text
    elif compression:
        text = '[{0:.1g}] '.format(compression) + text
    x = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True).to(model.device)
    with torch.inference_mode():
        out = model.generate(
            **x, 
            max_length=max_length, num_beams=num_beams, 
            do_sample=do_sample, repetition_penalty=repetition_penalty, 
            **kwargs
        )
    return tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)

text = """Высота башни составляет 324 метра (1063 фута), примерно такая же высота, как у 81-этажного здания, и самое высокое сооружение в Париже. Его основание квадратно, размером 125 метров (410 футов) с любой стороны. Во время строительства Эйфелева башня превзошла монумент Вашингтона, став самым высоким искусственным сооружением в мире, и этот титул она удерживала в течение 41 года до завершения строительство здания Крайслер в Нью-Йорке в 1930 году. Это первое сооружение которое достигло высоты 300 метров. Из-за добавления вещательной антенны на вершине башни в 1957 году она сейчас выше здания Крайслер на 5,2 метра (17 футов). За исключением передатчиков, Эйфелева башня является второй самой высокой отдельно стоящей структурой во Франции после виадука Мийо."""
print(summarize(text))
# Эйфелева башня достигла высоты 300 метров.
print(summarize(text, n_words=10))
# Французская Эйфелева башня достигла высоты 300 метров.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
906a070

0 моделей