Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 124 млн
Архитектура: t5 · dense
Опубликована: 3 мая 2024

Ссылки

pretrain_rugec

Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст, чья конкретная специализация не описана.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 мая 2024

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

mika5883/pretrain_rugec — модель семейства T5 с 123,8 млн параметров, представленная в формате safetensors. Карточка сообщает, что это дообученная версия mika5883/pretrain_rugec, однако назначение и данные для дообучения не описаны.

Архитектура T5ForConditionalGeneration и метка text2text-generation указывают на преобразование текста в текст; контекст модели составляет 512 токенов. README не приводит сведения о целевых сценариях, языках, качестве или ограничениях, поэтому нельзя обоснованно приписать модели конкретную задачу.

Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

преобразование текста в текст в задачах, совместимых с T5
эксперименты с компактной моделью T5
дообучение модели для прикладных текстовых задач

Ограничения

README не описывает целевые задачи, обучающие данные, результаты оценки и ограничения; назначение модели нельзя уточнить по доступным сведениям.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pretrain_rugec

This model is a fine-tuned version of mika5883/pretrain_rugec on the None dataset.

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: 5e-05
train_batch_size: 128
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.39.3
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

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: b672006