/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mbart · dense

mbart-mlsum-automatic-summarization

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на французских новостях mBART-модель создаёт краткие резюме статей прессы.

43скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены7 сен 2021

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

Это модель автоматического суммирования новостных статей, созданная дообучением facebook/mbart-large-50 на корпусе MLSUM. Она принимает текст статьи и генерирует краткое резюме; авторы обучали её на примерно 700 тысячах статей в течение двух эпох. В метаданных указаны 457,4 млн параметров, архитектура mBART и контекст до 1024 токенов; карточка модели указывает французский язык.

Модель предназначена для создания резюме прессы. Авторы сообщают, что результаты уступали выбранным сравнительным моделям по метрике novelty, хотя сгенерированные резюме в целом оценивались как качественные. Доступны веса в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • составление краткого резюме французской новостной статьи
  • автоматическое выделение главного в публикациях прессы
  • подготовка аннотаций к новостным материалам

Ограничения

По оценке авторов, показатель novelty уступает использованным моделям сравнения и человеческим резюме. Обучение модели использовало входы длиной 512 токенов, поэтому качество на более длинных статьях может быть ограничено.

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

Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle facebook/mbart-large-50 et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence.

Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement).

Résultats

Score de novelty

Nous avons comparé notre modèle (mbart-large-512-full sur le graphique) à deux références:

  • MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
  • Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité.

Utilisation

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from transformers import SummarizationPipeline

model_name = 'lincoln/mbart-mlsum-automatic-summarization'

loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
loaded_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

nlp = SummarizationPipeline(model=loaded_model, tokenizer=loaded_tokenizer)
nlp("""
« La veille de l’ouverture, je vais faire venir un coach pour les salariés qui reprendront le travail. 
Cela va me coûter 300 euros, mais après des mois d’oisiveté obligatoire, la reprise n’est pas simple. 
Certains sont au chômage partiel depuis mars 2020 », raconte Alain Fontaine, propriétaire du restaurant Le Mesturet, 
dans le quartier de la Bourse, à Paris. Cette date d’ouverture, désormais, il la connaît. Emmanuel Macron a, en effet, 
donné le feu vert pour un premier accueil des clients en terrasse, mercredi 19 mai. M. Fontaine imagine même faire venir un orchestre ce jour-là pour fêter l’événement.  
Il lui reste toutefois à construire sa terrasse. Il pensait que les ouvriers passeraient samedi 1er mai pour l’installer, mais, finalement, le rendez-vous a été décalé. 
Pour l’instant, le tas de bois est entreposé dans la salle de restaurant qui n’a plus accueilli de convives depuis le 29 octobre 2020, 
quand le couperet de la fermeture administrative est tombé.M. Fontaine, président de l’Association française des maîtres restaurateurs, 
ne manquera pas de concurrents prêts à profiter de ce premier temps de réouverture des bars et restaurants. Même si le couvre-feu limite le service à 21 heures. 
D’autant que la Mairie de Paris vient d’annoncer le renouvellement des terrasses éphémères installées en 2020 et leur gratuité jusqu’à la fin de l’été.
""")

Citation

@article{scialom2020mlsum,
      title={MLSUM: The Multilingual Summarization Corpus}, 
      author={Thomas Scialom and Paul-Alexis Dray and Sylvain Lamprier and Benjamin Piwowarski and Jacopo Staiano},
      year={2020},
      eprint={2004.14900},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
17a3a2e

0 моделей