/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
1,2 млн
Архитектура
reformer · dense
Опубликована
3 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

ReFormer-small-summarization

kaizerBox
Генерация текстаТекст → текст

Небольшая модель Reformer, дообученная на XSum для генерации кратких изложений текстов.

107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 дек 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

kaizerBox/ReFormer-small-summarization — небольшая модель семейства Reformer, дообученная для генерации текста на датасете XSum. В метаданных указаны архитектура ReformerModelWithLMHead, 1,2 млн параметров, контекст до 1024 токенов и формат весов safetensors. Карточка сообщает значение loss 4,9202 на оценочной выборке, но не приводит дополнительных результатов или описания методики оценки.

Модель предназначена для суммаризации текстов в сценариях, где требуется получить краткое изложение исходного материала. README не раскрывает базовую модель, поддерживаемые языки, ограничения, условия применения или лицензию; поэтому эти характеристики нельзя уточнить по доступным данным.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа статьи
  • суммирование новостного материала
  • подготовка короткого изложения длинного текста

Ограничения

В карточке приведён только результат loss 4,9202 без описания методики оценки или качества суммаризаций; условия использования и лицензия в доступных данных не раскрыты.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ReFormer-small-summarization

This model is a fine-tuned version of on the xsum dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.9202

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: 0.001
  • 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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
5.6031.0230505.1617
5.04932.0461004.9603
4.93073.0691504.9202

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ReformerModelWithLMHead
Ревизия весов
debe76a

0 моделей

    Создать бенчмарк