/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
11,4 ГБ
Архитектура
longt5 · dense
Опубликована
12 ноя 2023

longt5_xl_gov_bp_15

Языковая модель3 профессии

Дообученная на правительственных отчётах модель LongT5 XL для суммаризации длинных текстов.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 ноя 2023

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

learn3r/longt5_xl_gov_bp_15 — модель суммаризации на базе LongT5 XL, дообученная на наборе learn3r/gov_report_bp. Она использует архитектуру LongT5ForConditionalGeneration и предназначена для создания кратких изложений длинных текстов, в частности правительственных отчётов. Модель содержит 1,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 4096 токенов.

В карточке приведено значение loss 1,7126 на оценочном наборе. Модель опубликована в формате PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана. Других сведений о качестве, ограничениях и условиях применения карточка не содержит.

Сценарии применения

  • суммаризация правительственных отчётов
  • составление кратких изложений длинных документов
  • подготовка кратких обзоров текстовых материалов

Ограничения

В карточке приведён только loss 1,7126 на оценочном наборе; другие оценки качества и сведения об ограничениях отсутствуют. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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

longt5_xl_gov_bp_15

This model is a fine-tuned version of /exports/eddie/scratch/s1970716/models/summarization/longt5_xl_gov_bp_10/checkpoint-680 on the learn3r/gov_report_bp dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.7126

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: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant
  • num_epochs: 5.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.20511.01361.7126
0.17321.992721.8857
0.17773.04091.9036
0.11224.05451.9538
0.10984.996802.1134

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.1

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
LongT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
04936ff

0 моделей