Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 457 млн
Архитектура: mbart · dense
Базовая модель: nep-spell-mbart-epoch2
Опубликована: 6 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

nep-spell-mbart-epoch3

houdini001

Языковая модель3 профессии

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

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

houdini001/nep-spell-mbart-epoch3 — дообученная версия houdini001/nep-spell-mbart-epoch2 на датасете, обозначенном в карточке как None. Это модель семейства mBART с архитектурой MBartForConditionalGeneration и 457,4 млн параметров; веса сохранены в формате safetensors. По метаданным модель предназначена для генерации текста по текстовому входу, а контекст составляет до 1024 токенов.

Название репозитория указывает на задачу исправления орфографии для непальского языка, однако README не содержит описания назначения, обучающих данных или оценки качества, поэтому это назначение следует считать предположительным. Лицензия в предоставленных данных не указана; условия использования по ним установить нельзя.

Сценарии применения

предположительное исправление орфографических ошибок в непальском тексте
предположительная нормализация написания непальских слов

Ограничения

README не описывает назначение, датасет и результаты оценки; исправление непальской орфографии выводится только из названия репозитория. Лицензия и условия использования не установлены по предоставленным данным.

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-epoch3

This model is a fine-tuned version of houdini001/nep-spell-mbart-epoch2 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: 4
eval_batch_size: 4
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: 652f599