/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
457 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mbart · dense
Опубликована
2 мар 2024

mbart-large-50-finetuned-mr-sum

СуммаризацияТекст → текст6 профессий

Дообученная модель mBART-50 для создания кратких пересказов текста.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 мар 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

october-sd/mbart-large-50-finetuned-mr-sum — модель суммаризации на архитектуре mBART-50, разработанная пользователем october-sd и дообученная на базе mBART. Она предназначена для автоматического составления краткого пересказа текста. В README указана оценка Loss 1.9896 на наборе оценки, но сведения о данных обучения и подробные результаты отсутствуют.

Модель содержит 457,4 млн параметров, принимает текст с контекстом до 1024 токенов и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа текста
  • сжатие длинных текстовых материалов
  • подготовка кратких выжимок из документов

Ограничения

README не описывает обучающие данные, поддерживаемые языки и ограничения применения; качество модели за пределами приведённого значения Loss не установлено.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mbart-large-50-finetuned-mr-sum

This model is a fine-tuned version of october-sd/mbart-large-50-finetuned-mr-sum on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9896

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
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.59891.036051.9562
1.13842.072101.9896

Framework versions

  • Transformers 4.38.1
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MBartForConditionalGeneration
Ревизия весов
8a18812

0 моделей