/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
17 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

mbart-finetuned-fa

eslamxm
СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Модель mBART, дообученная для создания кратких абстрактивных пересказов текстов на фарси.

60скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 июн 2022

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

eslamxm/mbart-finetuned-fa — модель абстрактивной суммаризации на основе mBART-large-50, дообученная на наборе данных pn_summary. Она предназначена для создания краткого пересказа текста на фарси. Модель содержит около 457,4 млн параметров, использует архитектуру MBartForConditionalGeneration и принимает контекст до 1024 токенов.

В карточке приведены результаты оценки на тестовом наборе: ROUGE-1 — 44,07, ROUGE-2 — 25,81, ROUGE-L — 38,96 и BERTScore — 78,95; средняя длина сгенерированного текста — 41,7. Опубликована в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа текста на фарси
  • суммирование статей и документов на фарси
  • создание краткого содержания для публикации на фарси

Ограничения

Оценочные метрики приведены для тестового набора, поэтому качество на других типах текстов может отличаться. В карточке не описаны ограничения по длине входного текста сверх контекстного окна и условия использования.

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mbart-finetuned-fa

This model is a fine-tuned version of facebook/mbart-large-50 on the pn_summary dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.2877
  • Rouge-1: 44.07
  • Rouge-2: 25.81
  • Rouge-l: 38.96
  • Gen Len: 41.7
  • Bertscore: 78.95

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: 0.0005
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 250
  • num_epochs: 5
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.20.0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.3.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
59d62b2

0 моделей

    Создать бенчмарк