/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-small-finetuned-2024-03-29
Опубликована
15 апр 2024

t5-small-finetuned-2024-03-30

Языковая модель3 профессии

Компактная дообученная модель T5 для генерации текста по текстовому запросу или входному тексту.

10скачиваний 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-2024-03-30 — дообученная версия liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-29 на датасете, обозначенном в карточке как None. Это компактная модель семейства T5 с архитектурой T5ForConditionalGeneration и примерно 38,5 млн параметров; она принимает текст и генерирует текст, а длина контекста составляет 512 токенов.

Модель предназначена для задач преобразования текста в текст. В карточке приведены результаты оценки: Loss 1,5651, ROUGE-1 39,9156, ROUGE-2 28,5859, ROUGE-L 36,8837 и ROUGE-Lsum 36,9436. Конкретный сценарий применения, обучающие данные и поддерживаемые языки в доступных сведениях не раскрыты. Весы опубликованы в формате Safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • преобразование текста в текст
  • генерация краткого текстового ответа
  • эксперименты с дообучением T5
  • оценка генерации по метрикам ROUGE

Ограничения

Конкретное назначение, обучающий датасет и поддерживаемые языки не описаны; качество приведено только по набору оценки без контекста задачи. Сведения о лицензии 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-2024-03-30

This model is a fine-tuned version of liamvbetts/t5-small-finetuned-2024-03-29 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5651
  • Rouge1: 39.9156
  • Rouge2: 28.5859
  • Rougel: 36.8837
  • Rougelsum: 36.9436
  • Gen Len: 18.8778

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
1.35461.03601.565139.915628.585936.883736.943618.8778

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
300278e

0 моделей