/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
291 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Опубликована
10 авг 2022

Ссылки

Hugging Face

mt5-base-finetuned-v1

mebrahimzadeh
СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на персидских новостях модель mT5 для автоматической суммаризации текстов на персидском языке.

42скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 2022

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

mebrahimzadeh/mt5-base-finetuned-v1 — дообученная модель семейства mT5, созданная на основе google/mt5-base и набора Persian News. Она предназначена для суммаризации текстов на персидском языке, в частности новостных материалов. Модель имеет архитектуру MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров; доступные веса представлены в формате PyTorch.

В карточке приведены результаты оценки на тестовом наборе: loss 1.087988, ROUGE-1 1.2887, ROUGE-2 0.1861, ROUGE-L 1.2862 и ROUGE-Lsum 1.2818. Эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество на других данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • суммаризация персидских новостных статей
  • создание кратких версий новостных материалов на персидском языке
  • подготовка персидских новостных сводок

Ограничения

Оценочные показатели приведены только для тестового набора Persian News и не подтверждают качество на других жанрах или языках. Карточка не сообщает длину контекста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mt5-base-finetuned-v1

This model is a fine-tuned version of google/mt5-base on the Persian News dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.087988
  • Rouge1: 1.2887
  • Rouge2: 0.1861
  • Rougel: 1.2862
  • Rougelsum: 1.2818

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5.6e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
1.2234001204371.1531621.06240.13511.06681.0740
1.2029002408741.0861631.15790.14261.17241.1599
1.1735003613111.0879881.28870.18611.28621.2818

Framework versions

  • Transformers 4.21.1
  • Pytorch 1.12.0+cu113
  • Datasets 2.4.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
8ee2bac

0 моделей

    Создать бенчмарк