Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 367 млн
Архитектура: pegasus · dense
Опубликована: 25 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

summary-pumed-dataset-2

ifyou819

Языковая модель

Дообученная модель Pegasus для суммаризации текстов, связанная с датасетом PUMED.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

summary-pumed-dataset-2 — модель PegasusForConditionalGeneration с 366,8 млн параметров, дообученная автором ifyou819. Карточка связывает её с задачей суммаризации датасета PUMED, однако не описывает обучающие данные, сценарии применения или результаты оценки, кроме значения loss 5,9831.

Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста — 1024 токена. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Карточка не сообщает лицензию и не приводит подтверждённых сведений о поддерживаемых языках, поэтому условия использования и языковой охват определить нельзя.

Сценарии применения

суммаризация текстов из набора PUMED

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающие данные и предполагаемые сценарии применения; приведено только значение loss 5,9831 без контекста оценки. Лицензия и поддерживаемые языки не сообщаются.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

summary-pumed-dataset-2

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

Loss: 5.9831

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
6.6101	1.0	1948	6.0960
6.4882	2.0	3896	6.0132
6.4604	3.0	5844	5.9831

Framework versions

Transformers 4.41.1
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: 342ae85