Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 367 млн
Архитектура: pegasus · dense
Базовая модель: summary-news-dataset-3
Опубликована: 21 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

summary-news-dataset-4

ifyou819

Языковая модель

Дообученная модель Pegasus для создания кратких пересказов новостных текстов.

7скачиваний 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-4 — дообученная модель семейства Pegasus с архитектурой PegasusForConditionalGeneration и 366,8 млн параметров. Она предназначена для создания кратких пересказов новостных текстов. Модель принимает текст и генерирует текстовый пересказ; размер контекста — 1024 токена.

В карточке указана оценка Loss 5,7802 на наборе для оценки, однако подробности о данных, качестве пересказов и поддерживаемых языках отсутствуют. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

сокращение новостных статей до краткого пересказа
подготовка выжимки из нескольких новостных материалов
автоматическое создание краткого описания новости

Ограничения

В карточке нет подробностей о тренировочных данных и языковой поддержке; приведена только оценка Loss 5,7802 без описания методики оценки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

summary-news-dataset-4

This model is a fine-tuned version of ifyou819/summary-news-dataset-3 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 5.7802

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: 3
eval_batch_size: 3
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
7.2383	1.0	1054	6.3919
6.8246	2.0	2108	5.9371
6.6384	3.0	3162	5.7802

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: 087e925