/ Модель

Характеристики

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

bart-large-xsum-samsum

СуммаризацияТекст → текст5 профессий

Дообученная на SAMSum модель BART для создания кратких резюме англоязычных диалогов.

80скачиваний за 30 дней38лайковвеса обновлены16 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

Модель lidiya/bart-large-xsum-samsum — дообученная версия facebook/bart-large-xsum, созданная для суммаризации диалогов. Она основана на архитектуре BART и содержит 252,8 млн параметров; принимает текст и генерирует текстовое резюме. Модель обучалась на датасете SAMSum, содержащем диалоги на английском языке, и поддерживает задачу summarization. Максимальная длина контекста составляет 1024 токена.

В карточке приведены результаты оценки на SAMSum: ROUGE-1 — 54,3921, ROUGE-2 — 29,8078 и ROUGE-L — 45,1543. Модель подходит для краткого пересказа переписок и диалогов на английском языке. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • суммаризация переписки в чате
  • краткий пересказ диалога
  • выделение основных тем беседы
  • подготовка резюме телефонной или текстовой беседы

Ограничения

Модель ориентирована на англоязычные диалоги и имеет контекст длиной до 1024 токенов. Приведённые метрики относятся к оценке на SAMSum и не гарантируют качество на других типах текстов.

Для каких профессий подходит5

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-large-xsum-samsum

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

Usage

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="lidiya/bart-large-xsum-samsum")
conversation = '''Hannah: Hey, do you have Betty's number?
Amanda: Lemme check
Amanda: Sorry, can't find it.
Amanda: Ask Larry
Amanda: He called her last time we were at the park together
Hannah: I don't know him well
Amanda: Don't be shy, he's very nice
Hannah: If you say so..
Hannah: I'd rather you texted him
Amanda: Just text him 🙂
Hannah: Urgh.. Alright
Hannah: Bye
Amanda: Bye bye                                       
'''
summarizer(conversation)

Training procedure

Results

keyvalue
eval_rouge154.3921
eval_rouge229.8078
eval_rougeL45.1543
eval_rougeLsum49.942
test_rouge153.3059
test_rouge228.355
test_rougeL44.0953
test_rougeLsum48.9246

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
c8b48dc

0 моделей