/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
253 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bart · dense
Базовая модель
bart-large-cnn
Опубликована
10 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

navneeth-hr
Языковая модель5 профессий

Дообученная англоязычная модель BART для краткого пересказа текстов длиной до 1024 токенов.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 янв 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

Это англоязычная модель BART для генерации кратких пересказов текста, созданная дообучением facebook/bart-large-cnn. Модель содержит 252,8 млн параметров, использует плотную архитектуру BartForConditionalGeneration и принимает контекст длиной до 1024 токенов. В репозитории указано качество Loss 0,1320 на оценочном наборе, но описание набора данных и протокола оценки отсутствует.

Модель подходит для краткого пересказа статей, сообщений и диалогов на английском языке. Она распространяется по лицензии MIT. Сведения о специальной адаптации к SAMSum, тренировочных данных и ограничениях применения в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • краткий пересказ англоязычных статей
  • суммаризация англоязычных диалогов
  • сокращение длинных текстовых материалов

Ограничения

Тренировочный набор данных и подробности оценки не описаны, поэтому приведённый результат Loss 0,1320 трудно интерпретировать. Контекст ограничен 1024 токенами; назначение и качество для языков, кроме английского, не подтверждены.

Для каких профессий подходит5

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-large-cnn on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1320

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: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.09111.0740.3074
0.09652.01480.1320

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
9ee78ce

0 моделей

    Создать бенчмарк