/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
367 млн
Архитектура
pegasus · dense
Опубликована
11 мар 2024

pegasus-xsum-finetuned-en-sum

СуммаризацияТекст → текст5 профессий

Дообученная модель Pegasus для создания кратких текстовых резюме, ориентированная на англоязычный текст.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 апр 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/pegasus-xsum-finetuned-en-sum — модель Pegasus для автоматического суммирования текста, представленная пользователем или организацией october-sd. По карточке, это дообученная версия той же модели на неизвестном наборе данных; в README приведено значение loss 1,5095 на наборе оценки, но методика оценки не описана. Модель содержит 366,8 млн параметров, использует архитектуру PegasusForConditionalGeneration и принимает текст для генерации текстового резюме.

Длина контекста — 512 токенов. Назначение модели связано с англоязычным суммированием, что отражено в идентификаторе репозитория; отдельного подтверждения поддерживаемых языков в карточке нет. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • суммирование англоязычных статей
  • подготовка краткого пересказа документа
  • извлечение основных тезисов из текста

Ограничения

Набор данных обучения неизвестен, а описание оценки ограничено значением loss без пояснения методики. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит5

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

pegasus-xsum-finetuned-en-sum

This model is a fine-tuned version of october-sd/pegasus-xsum-finetuned-en-sum on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5095

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.05071.4958
No log2.010141.5115
No log3.015221.5094
No log4.020281.5095

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
PegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов
474187b

0 моделей