Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 124 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Базовая модель: flan-t5-base-minhcrafters
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

flan-t5-base-minhcrafters-pychael

minhcrafters

Языковая модель3 профессии

Дообученная модель T5 с 123,8 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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

minhcrafters/flan-t5-base-minhcrafters-pychael — дообученная модель семейства T5, разработанная на основе minhcrafters/flan-t5-base-minhcrafters. Она содержит 123,8 млн параметров и использует архитектуру T5ForConditionalGeneration; модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и обучалась на наборе данных, указанном в карточке как None.

В карточке приведены результаты оценки: Loss 1,3124, ROUGE-1 34,6663, ROUGE-2 4,3603 и ROUGE-L 34,6073. Модель работает с текстом, а длина контекста составляет 512 токенов. Карточка не уточняет целевой сценарий и языки обучения, поэтому результаты не позволяют надёжно определить её специализацию.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Веса представлены в формате safetensors.

Сценарии применения

генерация коротких текстовых ответов по запросу
эксперименты с дообучением моделей T5
оценка качества генерации по метрикам ROUGE

Ограничения

Карточка не описывает целевой сценарий, обучающие данные и поддерживаемые языки. Указанная длина контекста — 512 токенов.

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

flan-t5-base-minhcrafters-pychael

This model is a fine-tuned version of minhcrafters/flan-t5-base-minhcrafters on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3124
Rouge1: 34.6663
Rouge2: 4.3603
Rougel: 34.6073
Rougelsum: 34.5948
Gen Len: 14.1035

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: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum	Gen Len
1.4472	1.0	1371	1.3073	32.4779	4.0481	32.3997	32.3826	14.6786
1.2634	2.0	2742	1.2974	33.5824	4.204	33.5354	33.5345	14.4730
1.223	3.0	4113	1.2969	34.6222	3.9502	34.6111	34.5935	14.0926
1.1697	4.0	5484	1.3094	34.1347	4.3022	34.0956	34.0611	14.2515
1.079	5.0	6855	1.3124	34.6663	4.3603	34.6073	34.5948	14.1035

Framework versions

Transformers 4.44.2
Pytorch 2.4.0
Datasets 2.21.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: 6947400