/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
2 мар 2022

t5-base-dutch-demo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель T5, дообученная для краткого пересказа новостных статей на нидерландском языке.

241скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 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

t5-base-dutch-demo — модель Yeb Havinga и Dat Nguyen, созданная во время Hugging Face Community Week. Это дообученная версия t5-base-dutch на архитектуре T5 с 123,7 млн параметров; она предназначена для создания кратких пересказов новостных статей на нидерландском языке. Обучающие данные включали переведённые на нидерландский версии CNN DailyMail и XSUM, а также краткие пересказы новостей с сайта nu.nl; всего использовано 1 366 592 примера. Модель принимает текст статьи и генерирует текст резюме. Длина контекста — 512 токенов.

Для оценки суммаризации авторы использовали метрики ROUGE: ROUGE-1 — 23,8, ROUGE-2 — 6,9 и ROUGE-L — 19,7. Авторы отмечают, что результаты могут улучшиться при отдельной настройке оценки на переведённых версиях CNN DailyMail и XSUM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • суммаризация нидерландских новостных статей
  • создание короткого пересказа статьи для новостной ленты
  • подготовка кратких сводок новостей для приложения
  • автоматическое составление резюме новостных материалов

Ограничения

Оценка по ROUGE составила 23,8 для ROUGE-1, 6,9 для ROUGE-2 и 19,7 для ROUGE-L; авторы предполагают, что результаты могут улучшиться при раздельной настройке оценки на наборах CNN DailyMail и XSUM. Длина контекста ограничена 512 токенами.

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

t5-base-dutch-demo 📰

Created by Yeb Havinga & Dat Nguyen during the Hugging Face community week

This model is based on t5-base-dutch and fine-tuned to create summaries of news articles.

For a demo of the model, head over to the Hugging Face Spaces for the Netherformer 📰 example application!

Dataset

t5-base-dutch-demo is fine-tuned on three mixed news sources:

  1. CNN DailyMail translated to Dutch with MarianMT.
  2. XSUM translated to Dutch with MarianMt.
  3. News article summaries distilled from the nu.nl website.

The total number of training examples in this dataset is 1366592.

Training

Training consisted of fine-tuning t5-base-dutch with the following parameters:

  • Constant learning rate 0.0005
  • Batch size 8
  • 1 epoch (170842 steps)

Evaluation

The performance of the summarization model is measured with the Rouge metric from the Huggingface Datasets library.

    "rouge{n}" (e.g. `"rouge1"`, `"rouge2"`) where: {n} is the n-gram based scoring,
    "rougeL": Longest common subsequence based scoring.
  • Rouge1: 23.8
  • Rouge2: 6.9
  • RougeL: 19.7

These scores are expected to improve if the model is trained with evaluation configured for the CNN DM and XSUM datasets (translated to Dutch) individually.

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
c24c8cd

0 моделей