/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-base
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2024

any-news-sum

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Многоязычная модель на основе mT5, которая генерирует заголовок и краткое изложение новостной статьи, с основным фокусом на русском языке.

58скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены24 авг 2024

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

data-silence/any-news-sum — дообученная модель mT5, созданная автором репозитория на основе набора sumnews, который опирается на XL-Sum. Она предназначена для обработки новостной статьи целиком и генерации заголовка вместе с кратким изложением. Модель ориентирована прежде всего на русский язык, но заявлена поддержка 45 языков из обучающего набора и семейства mT5.

Модель имеет архитектуру MT5ForConditionalGeneration, содержит 291,2 млн параметров и распространяется в формате Safetensors для библиотеки Transformers. В карточке приведены результаты оценки на ROUGE-1, ROUGE-2 и ROUGE-L, а также сведения о четырёх эпохах обучения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание заголовка и аннотации к новостной статье
  • краткое изложение длинных новостных материалов
  • подготовка новостных сводок на русском языке
  • суммаризация статей на поддерживаемых языках

Ограничения

Основной фокус обучения — русский язык; качество для остальных поддерживаемых языков может быть менее стабильным. В предоставленной карточке нет численных значений ROUGE и сведений о длине контекста.

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

data-silence/any-news-sum

This repository contains the mT5 checkpoint finetuned on the 45 languages of my sumnews dataset which based on popular XL-Sum. The model solves the news summarization task: it's designed to simultaneously generate a headline and a summary of a news article based on its full content. The primary focus of the training was on Russian language operation, but to some extent the model will work on text in any language supported by the mT5 mother model and XL-Sum dataset.

Testing this model on Spaces

You can try out the trained model here

Using this model in transformers

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, DataCollatorForSeq2Seq
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "data-silence/any-news-sum"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
def generate_summary_with_special_tokens(text, max_length=512):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=max_length, truncation=True).to(device)
    
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=max_length,
        num_return_sequences=1,
        no_repeat_ngram_size=4,
    )
    
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)
    
    # Разделение на заголовок и резюме
    parts = generated_text.split('<title_resume_sep>')
    title = parts[0].replace("<pad> ", "").strip()
    resume = parts[1].replace("</s>", "").strip() if len(parts) > 1 else ""
    
    return title, resume
title, resume = generate_summary_with_special_tokens('Пациенты с сердечными заболеваниями зачастую имеют низкий уровень мелатонина и нарушение цикла сна-бодрствования. До сих пор механизмы, лежащие в основе этого явления, оставались неясными. В статье, опубликованной в журнале Science, команда Мюнхенского технического университета (TUM) показывает, каким именно образом сердечные заболевания влияют на выработку гормона сна в шишковидной железе. А в качестве связующего звена между двумя органами оказывается ганглий в области шеи.')
print(title)  # Ученые показал, каким именно образом сердечные заболевания влияют на выработку гормона сна в шишковидной железе
print(resume)  # Ученые опубликовали статью, опубликованную в журнале Science, команда Мюнхенского технического университета (TUM) показывает, каким образом кардиальные заболевания влияет на выработку гормона сна в шишковидной железе.

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 6
  • eval_batch_size: 6
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 6
  • total_train_batch_size: 36
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 4

Evaluation result

This model achieves the following results on the evaluation set:

MetricSignificanceROUGE-1ROUGE-2ROUGE-L
Training Loss0.4487---
Epoch4.0---
Step20496---
Evaluation Runtime (s)3433.4702---
Evaluation Samples/Sec9.37---
Evaluation Steps/Sec1.562---
Evaluation Loss0.2748---
Evaluation Title-0.13730.04890.1220
Evaluation Resume-0.00160.00050.0015
"""

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
46103b6

0 моделей