/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-small-finetuned-2024-03-25
Опубликована
15 апр 2024

t5-small-finetuned-2024-03-27

Языковая модель3 профессии

Дообученная компактная модель T5 для генерации текста по текстовому запросу.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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-2024-03-27 — дообученная модель семейства T5 для генерации текста по текстовому запросу. Она содержит около 38,5 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и принимает контекст длиной до 512 токенов. В карточке указано, что модель дообучена на основе liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-25; конкретный датасет обозначен как None.

Для модели приведены результаты оценки: Loss 1,5195, ROUGE-1 36,8348, ROUGE-2 24,9779, ROUGE-L 33,6165 и ROUGE-Lsum 33,7978. Назначение дообучения, поддерживаемые языки и конкретные сценарии применения в карточке не раскрыты. В репозитории используется формат safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация текста из текстового запроса
  • эксперименты с дообучением моделей T5
  • оценка качества генерации текста по метрикам ROUGE

Ограничения

Целевое назначение дообучения и языки модели не описаны. Датасет указан как None, а подробные сведения о качестве за пределами приведённых метрик отсутствуют.

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-2024-03-27

This model is a fine-tuned version of liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-25 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5195
  • Rouge1: 36.8348
  • Rouge2: 24.9779
  • Rougel: 33.6165
  • Rougelsum: 33.7978
  • Gen Len: 18.9412

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
1.84281.02681.519536.834824.977933.616533.797818.9412

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
b7d56c4

0 моделей