Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 367 млн
Архитектура: pegasus · dense
Базовая модель: GPTxLege_FoxHunter
Опубликована: 2 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

summary-bbc-dataset-v1

ifyou819

Языковая модель4 профессии

Дообученная модель Pegasus для создания кратких пересказов текстов, оценённая на наборе BBC.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июн 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

summary-bbc-dataset-v1 — дообученная модель PoseyATX/GPTxLege_FoxHunter для генерации кратких пересказов текста. Она построена на архитектуре PegasusForConditionalGeneration и содержит 366,8 млн параметров; максимальная длина контекста составляет 1024 токена. В карточке приведены результаты оценки на наборе BBC: ROUGE-1 0,456, ROUGE-2 0,292 и ROUGE-L 0,362.

Модель предназначена для автоматического суммирования текстов, в частности новостных материалов. Сведения о языках обучения и поддерживаемых языках отсутствуют, поэтому целевой язык пересказов установить нельзя. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

краткий пересказ новостной статьи
автоматическое суммирование текста
подготовка выжимки из длинного материала

Ограничения

В карточке не описаны ограничения применения, а также не указаны поддерживаемые языки и лицензия. На оценочном наборе BBC приведены умеренные значения ROUGE; результаты на других данных не представлены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

summary-bbc-dataset-v1

This model is a fine-tuned version of PoseyATX/GPTxLege_FoxHunter on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 4.8733

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: 2e-06
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: 4

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
5.3275	1.0	389	5.3573
5.1096	2.0	778	5.1024
5.7329	3.0	1167	5.0001
6.2833	4.0	1556	4.9710

ROUGE

ROUGE-1: 0.4555177432971288
ROUGE-2: 0.2918478981968574
ROUGE-L: 0.36247028344366283

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.19.1

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: PegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов: ac3d37f