Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 124 млн
Архитектура: t5 · dense
Опубликована: 8 мая 2023

Ссылки

Hugging Face

bangla-para-v3-500000

mHossain

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 для генерации текста по тексту, ориентированная на бенгальский язык.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 мая 2023

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

mHossain/bangla-para-v3-500000 — дообученная автором mHossain версия модели mHossain/bangla-para-v3-480000. Это плотная модель T5ForConditionalGeneration с 123,7 млн параметров в формате PyTorch. По тегам Hugging Face она относится к генерации текста по тексту и предназначена для работы с текстовыми входами и выходами.

Название и базовая модель указывают на специализацию на бенгальском языке, однако README не описывает целевые сценарии применения, обучающие данные и ограничения. В карточке приведены результаты оценки: loss 1,1122 и нулевые значения ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L и ROUGE-Lsum; эти метрики не подтверждают качество генерации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста на бенгальском языке
продолжение текстового запроса на бенгальском языке
преобразование текста по инструкции на бенгальском языке

Ограничения

Описание сценариев применения и обучающих данных отсутствует; в приведённой оценке метрики ROUGE равны нулю, поэтому качество генерации не подтверждено. Условия лицензии по предоставленным данным установить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bangla-para-v3-500000

This model is a fine-tuned version of mHossain/bangla-para-v3-480000 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.1122
Rouge1: 0.0
Rouge2: 0.0
Rougel: 0.0
Rougelsum: 0.0
Gen Len: 11.897

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: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 5000
num_epochs: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum	Gen Len
1.2594	1.0	1125	1.1136	0.0	0.0	0.0	0.0	11.9165
1.2536	2.0	2250	1.1122	0.0	0.0	0.0	0.0	11.897

Framework versions

Transformers 4.28.1
Pytorch 2.0.0+cu118
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

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: 9ecfd56