/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
253 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bart · dense
Базовая модель
bart-large-cnn
Опубликована
26 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

itsasjad
Языковая модель4 профессии

Дообученная англоязычная модель BART для краткого пересказа текстов, в том числе диалогов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мар 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

itsasjad/bart-cnn-samsum-finetuned — дообученная модель BART, созданная на основе facebook/bart-large-cnn. Она предназначена для генерации кратких пересказов текстов; название указывает на настройку для диалогов формата SAMSum, однако README не подтверждает состав обучающих данных или специализацию. Модель содержит 252,8 млн параметров, использует архитектуру BartForConditionalGeneration и принимает контекст до 1024 токенов.

Модель подходит для экспериментов с суммаризацией статей и диалогов на английском языке. В README приведено значение loss 0,1657 на оценочной выборке, но описание набора данных, методики оценки и практического качества отсутствует. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • краткий пересказ англоязычных статей
  • суммаризация переписок и диалогов
  • создание кратких выжимок из текстовых материалов

Ограничения

README не описывает обучающий набор данных и не уточняет ограничения или качество в реальных сценариях; результат оценки приведён только как loss 0,1657. Контекст ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-large-cnn on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1657

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-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.1051.0370.1657

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
2c74010

0 моделей

    Создать бенчмарк