/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
95,2 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bart · dense
Опубликована
2 мар 2022

bart-base-samsum

СуммаризацияТекст → текст7 профессий

Англоязычная модель на базе BART для создания кратких изложений диалогов и переписки.

137скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены17 мар 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

lidiya/bart-base-samsum — англоязычная модель суммаризации диалогов, созданная дообучением facebook/bart-base на наборе SAMSum. Она предназначена для преобразования переписки в краткое связное изложение и подходит, например, для резюме чатов и разговоров. Модель построена на архитектуре BART, содержит 95,2 млн параметров и принимает текст длиной до 1024 токенов; для запуска можно использовать pipeline summarization из Transformers.

В карточке приведены оценки на тестировании: ROUGE-1 46,6619, ROUGE-2 23,3285 и ROUGE-L 39,4811. Модель доступна в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • краткое изложение переписки в чате
  • создание резюме стенограмм разговоров
  • сжатие длинных диалогов для передачи контекста
  • подготовка сводок разговоров службы поддержки

Ограничения

Модель рассчитана на английские диалоги; её максимальный контекст составляет 1024 токена. Качество на других языках и типах текстов в карточке не подтверждено.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-base-samsum

This model was obtained by fine-tuning facebook/bart-base on Samsum dataset.

Usage

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="lidiya/bart-base-samsum")
conversation = '''Jeff: Can I train a 🤗 Transformers model on Amazon SageMaker? 
Philipp: Sure you can use the new Hugging Face Deep Learning Container. 
Jeff: ok.
Jeff: and how can I get started? 
Jeff: where can I find documentation? 
Philipp: ok, ok you can find everything here. https://huggingface.co/blog/the-partnership-amazon-sagemaker-and-hugging-face                                           
'''
summarizer(conversation)

Training procedure

Results

keyvalue
eval_rouge146.6619
eval_rouge223.3285
eval_rougeL39.4811
eval_rougeLsum43.0482
test_rouge144.9932
test_rouge221.7286
test_rougeL38.1921
test_rougeLsum41.2672

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
6d9e0d7

0 моделей