Model
This model is fine-tuned from https://huggingface.co/flax-community/t5-base-openwebtext, fine-tuned on cnn_dailymail.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 124 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- t5 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
t5-base-cnn-dm
Англоязычная модель T5, дообученная на CNN/DailyMail для создания кратких пересказов текстов.
99скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 окт 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.
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
flax-community/t5-base-cnn-dm — англоязычная модель суммаризации текста на архитектуре T5, дообученная на наборе CNN/DailyMail. Она предназначена для создания краткого пересказа новостных статей и других текстов на английском языке. Модель содержит 123,7 млн параметров и имеет контекст до 512 токенов; доступны веса во Flax и форматах PyTorch/Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Модель подходит для извлечения основных событий и фактов из статьи, подготовки коротких сводок и сокращения длинных новостных материалов. Ограничение контекста в 512 токенов может затруднять обработку длинных документов целиком; качество на текстах вне новостного домена CNN/DailyMail может отличаться.
Сценарии применения
- суммаризация англоязычных новостных статей
- подготовка краткой сводки статьи CNN/DailyMail
- извлечение основных фактов из новостного текста
- сокращение длинных англоязычных текстов
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные документы могут потребовать предварительной разбивки. Модель обучена на новостных данных CNN/DailyMail, и её качество на других жанрах может отличаться.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.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 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- T5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- ca9588f