/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
253 млн
Архитектура
bart · dense

fb-bart-large-finetuned-trade-the-event-finance-summarizer

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Модель BART для суммаризации текста, связанного с торговыми и финансовыми новостями.

24скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены8 фев 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.

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

Модель nickmuchi/fb-bart-large-finetuned-trade-the-event-finance-summarizer — модель для суммаризации текста на архитектуре BART, опубликованная в формате PyTorch. В README указано, что её обучали с нуля на неизвестном наборе данных; размер составляет 252,8 млн параметров, длина контекста — до 1024 токенов.

Модель предназначена для создания кратких изложений. По названию репозитория она связана с новостями о торговле и финансах, однако README не описывает конкретные сценарии применения и обучающие данные. На оценочной выборке указаны значения ROUGE-1 57,63, ROUGE-2 53,04 и ROUGE-L 56,54; подробностей о выборке и методике оценки нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • составление краткого изложения финансовой новости
  • суммаризация сообщения о торговом событии
  • сокращение финансового текста для обзора
  • подготовка кратких сводок по новостям о рынках

Ограничения

Обучающие данные неизвестны, а README не описывает ограничения и сценарии применения; приведённые метрики не сопровождаются сведениями о наборе оценки. Лицензия не указана в доступных данных.

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

fb-bart-large-finetuned-trade-the-event-finance-summarizer

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5103
  • Rouge1: 57.6289
  • Rouge2: 53.0421
  • Rougel: 56.54
  • Rougelsum: 56.5636

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: 5.6e-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: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
1.81881.016881.749537.962922.049632.294232.4631
1.25512.033761.755938.554822.748732.930433.0737
0.86293.050641.953939.391222.850333.204333.4378
0.56614.067522.115339.151422.810433.130633.2955
0.34845.084402.328939.009322.436432.586832.7545
0.20096.0101282.575439.087422.444432.689432.8413
0.11057.0118162.809339.090522.405132.59732.8183
0.06098.0135040.510357.628953.042156.5456.5636

Framework versions

  • Transformers 4.16.2
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.18.3
  • Tokenizers 0.11.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
1e00bbc

0 моделей