/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

olivyatan
Языковая модель4 профессии

Дообученная на SAMSum англоязычная модель BART для краткого пересказа диалогов и переписок.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 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

olivyatan/bart-cnn-samsum-finetuned — модель на архитектуре BART, дообученная на наборе SAMSum на основе facebook/bart-large-cnn. Она предназначена для создания кратких пересказов диалогов и сообщений, например для суммирования переписок. Модель содержит 252,8 млн параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 1024 токенов.

Базовая модель ориентирована на англоязычное суммирование; карточка указывает SAMSum как обучающий набор данных. В README приведено значение loss 0,1304 на оценочном наборе, но подробности оценки и ограничения не описаны. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • краткое содержание переписки
  • суммирование диалогов и чатов
  • извлечение основных событий из беседы

Ограничения

В README не приведены подробные сведения об ограничениях или условиях оценки; указан только loss 0,1304 на оценочном наборе. Модель рассчитана на контекст до 1024 токенов.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 the samsum dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1304

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
0.64471.0190.1326
0.08722.0380.1304

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
4f1fbcd

0 моделей

    Создать бенчмарк