/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-small-finetuned-2024-03-17
Опубликована
14 апр 2024

t5-small-finetuned-2024-03-18

Языковая модель3 профессии

Дообученная компактная модель T5 для генерации текста по текстовому запросу, с контекстом до 512 токенов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 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

liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-18 — дообученная модель семейства T5 для генерации текста по текстовому запросу. Она основана на liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-17 и содержит 38,5 млн параметров; нативная длина контекста составляет 512 токенов. README приводит метрики оценки: Loss 1,3412, ROUGE-1 42,2216, ROUGE-2 30,5944, ROUGE-L 39,273 и ROUGE-Lsum 39,1457.

Назначение дообучения, обучающие данные и конкретные сценарии применения не описаны, поэтому область задач модели нельзя определить точнее, чем условную генерацию текста. Модель принимает текст и генерирует текст; в репозитории указан формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста по заданному текстовому запросу
  • экспериментальная оценка генерации с помощью метрик ROUGE

Ограничения

Назначение дообучения, датасет и предполагаемые сценарии использования не описаны, поэтому качество для конкретной задачи не установлено. Длина контекста ограничена 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

t5-small-finetuned-2024-03-18

This model is a fine-tuned version of liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-17 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3412
  • Rouge1: 42.2216
  • Rouge2: 30.5944
  • Rougel: 39.273
  • Rougelsum: 39.1457
  • Gen Len: 18.7386

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: 4e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsumGen Len
1.87711.03491.341242.221630.594439.27339.145718.7386

Framework versions

  • Transformers 4.39.3
  • 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
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
35fcd05

0 моделей