/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-base
Библиотека
transformers
Опубликована
8 дек 2024

persian-question-generator

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе mT5 модель генерирует вопросы по текстам на персидском языке.

27скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 дек 2024

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

myrkur/persian-question-generator — модель на базе mT5, дообученная для генерации вопросов по тексту на персидском языке. Она принимает фрагмент текста и формулирует к нему естественные вопросы, подходящие для образовательных инструментов, разговорных систем и приложений для понимания персидских текстов. Модель имеет архитектуру MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров; для работы используется библиотека Transformers.

В карточке приведён пример генерации через pipeline Transformers с задачей summarization. Модель сохранена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README заявляет контекстно релевантные результаты, однако не приводит количественных оценок качества или подробностей о наборе данных.

Сценарии применения

  • составление вопросов по персидским учебным текстам
  • создание заданий для проверки понимания персидского текста
  • генерация вопросов для персидских диалоговых систем

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества и не описывает обучающие данные. Заявленное назначение ограничено генерацией вопросов по персидскому тексту.

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

mT5-Based Persian Question Generator

This repository contains model for generating questions from Persian text.


Features

  • Preprocess Persian text data to ensure high-quality training samples.
  • Fine-tune the mT5 model on question-generation tasks.
  • Evaluate and generate questions from Persian texts using the fine-tuned model.

Generating Questions

Use the fine-tuned model to generate questions from Persian text:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("summarization", model="myrkur/persian-question-generator", device_map="auto")
sample_text = """شبکه‌های اجتماعی،هوموفیلی و اگزیستانسیالیم..."""
generated_question = pipe([sample_text], temperature=0.3, do_sample=True, repetition_penalty=1.1)
print(generated_question)

Results and Usage

The fine-tuned model generates natural and contextually relevant questions from Persian text. This can be utilized for:

  • Educational tools
  • Conversational AI
  • Persian text comprehension applications

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
bb3e587

0 моделей