Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 367 млн
Архитектура: pegasus · dense
Базовая модель: summary-news-dataset-2
Опубликована: 21 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

summary-news-dataset-3

ifyou819

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель Pegasus для создания кратких пересказов новостных текстов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 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

ifyou819/summary-news-dataset-3 — дообученная модель PegasusForConditionalGeneration с 366,8 млн параметров, основанная на ifyou819/summary-news-dataset-2. По названию репозитория и семейству модели она предназначена для суммаризации новостных текстов. Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме; максимальная длина контекста составляет 1024 токена.

В карточке указана оценка Loss 7.0676 на наборе для оценки, однако подробности о данных, методике оценки и качестве результата не приведены. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

суммаризация новостных статей
создание кратких пересказов новостных заметок
подготовка кратких сводок по текстовым новостям

Ограничения

В карточке нет подробного описания обучающих данных и ограничений; приведена только оценка Loss 7.0676 без контекста для её интерпретации. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

summary-news-dataset-3

This model is a fine-tuned version of ifyou819/summary-news-dataset-2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 7.0676

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: 1e-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: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
8.214	1.0	791	7.4852
7.7963	2.0	1582	7.1671
7.696	3.0	2373	7.0676

Framework versions

Transformers 4.41.0
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: 027a95d