Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 457 млн
Архитектура: mbart · dense
Опубликована: 1 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

nep-spell-mbart

duraad

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель mBART, предположительно предназначенная для исправления орфографии в непальском тексте.

6скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 фев 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

duraad/nep-spell-mbart — модель семейства mBART с архитектурой MBartForConditionalGeneration и примерно 457,4 млн параметров. Репозиторий описывает её как дообученную версию самой себя; сведения о датасете, целях обучения и оценке отсутствуют. По названию модель предназначена для исправления орфографии на непальском языке, однако README не подтверждает эту задачу. Она принимает и генерирует текст; максимальный контекст — 1024 токена. Файлы представлены в формате Safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

предполагаемое исправление орфографии в текстах на непальском языке

Ограничения

README не содержит сведений о датасете, целевом назначении, оценке качества или лицензии; задача исправления непальской орфографии выведена только из названия репозитория. Указана самоссылка как базовая модель, поэтому происхождение дообучения и практические характеристики требуют проверки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nep-spell-mbart

This model is a fine-tuned version of duraad/nep-spell-mbart on the None dataset.

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: 1
eval_batch_size: 1
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 1

Training results

Framework versions

Transformers 4.37.0
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.15.1

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: MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов: 964b93e