/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
flan-t5-base
Библиотека
transformers
Опубликована
8 авг 2024

t5_technical_qa_with_react_3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Flan-T5 Base модель для генерации ответов на технические вопросы.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 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

kaytoo2022/t5_technical_qa_with_react_3 — дообученная модель Google Flan-T5 Base для генерации текста. По названию репозитория она предназначена для ответов на технические вопросы с использованием подхода ReAct, однако README не содержит подробностей о датасете, предполагаемом формате запросов или оценке качества. Модель построена на архитектуре T5 и содержит 123,8 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий включает веса в формате TensorFlow.

Модель может применяться для экспериментов с генерацией ответов на технические вопросы. В README приведены значения train loss 1,1006 и validation loss 1,6608 после 19 эпох, но данных для интерпретации качества или оценки пригодности к практическому использованию нет. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на технические вопросы
  • эксперименты с ReAct-подходом при ответах на вопросы
  • прототипирование текстового помощника по техническим темам

Ограничения

README не описывает обучающий датасет, сценарии использования и ограничения; приведённых значений потерь недостаточно для оценки качества ответов. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

kaytoo2022/t5_technical_qa_with_react_3

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 1.1006
  • Validation Loss: 1.6608
  • Epoch: 19

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossValidation LossEpoch
2.58322.25410
2.27012.14891
2.12532.07712
2.02592.02423
1.92821.98474
1.84611.93785
1.77431.90696
1.70291.87967
1.63451.84928
1.58301.82869
1.52271.800210
1.45971.773111
1.41191.755812
1.35771.744013
1.30381.727414
1.27051.708315
1.21881.698116
1.18361.685017
1.14561.673718
1.10061.660819

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • TensorFlow 2.17.0
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0e6a995

0 моделей