/ Модель

Характеристики

Параметры
404 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июн 2023

pko-flan-t5-large

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская модель T5, дообученная PAUST на инструкциях для текстовых задач, включая классификацию.

165скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены17 авг 2023

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

paust/pko-flan-t5-large — корейская модель семейства T5, разработанная PAUST на основе paust/pko-t5-large с помощью дообучения на инструкциях. Она предназначена для выполнения текстовых задач по инструкциям; в карточке перечислены задачи классификации NSMC, KLUE YNAT и KorNLI, а также другие задачи из таблицы обучения.

Модель содержит около 403,9 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Для работы применяется библиотека Transformers. Поддерживаемый язык по карточке — корейский. Лицензия — MIT.

Автор сообщает, что инструкционное дообучение продолжается и публикуемые веса могут быть промежуточными результатами. README не раскрывает полный список задач, поэтому нельзя уточнить весь охват классификации или качество на отдельных сценариях.

Сценарии применения

  • Классификация тональности корейских отзывов NSMC
  • Классификация корейских новостных текстов по KLUE YNAT
  • Определение логического следования в корейских парах предложений KorNLI
  • Выполнение текстовых задач, заданных инструкцией на корейском языке

Ограничения

Дообучение продолжается, поэтому опубликованные веса могут быть промежуточными. README приводит лишь часть списка обучающих задач и не сообщает оценок качества.

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

FLAN T5

Source Code

FLAN T5는 paust/pko-t5-large 모델을 기반으로 다양한 태스크를 instruction finetuning을 통해서 만든 모델입니다.

현재 계속 Instruction Finetuning 을 진행하면서 중간결과를 모델로 업데이트하고 있습니다.

학습된 태스크

Task nameTask type
NSMCClassification
Klue YnatClassification
KorNLIClassification
KorSTSClassification
QuestionPairClassification
Klue STSClassification
AIHub news SummarySummarization
AIHub document SummarySummarization
AIHub book SummarySummarization
AIHub conversation SummarySummarization
AIHub ko-to-enTranslation
AIHub ko-to-en ExpertTranslation
AIHub ko-to-en TechTranslation
AIHub ko-to-en socialTranslation
AIHub ko-to-jpTranslation
AIHub ko-to-cn TechTranslation
AIHub Translation CorpusTranslation
korquadQA
Klue MRCQA
AIHub mindslab's MRCQA

모델

사용 예시

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5TokenizerFast

tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained('paust/pko-flan-t5-large')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('paust/pko-flan-t5-large', device_map='cuda')

prompt = """서울특별시(서울特別市, 영어: Seoul Metropolitan Government)는 대한민국 수도이자 최대 도시이다. 선사시대부터 사람이 거주하였으나 본 역사는 백제 첫 수도 위례성을 시초로 한다. 삼국시대에는 전략적 요충지로서 고구려, 백제, 신라가 번갈아 차지하였으며, 고려 시대에는 왕실의 별궁이 세워진 남경(南京)으로 이름하였다.
한국의 수도는 어디입니까?"""
input_ids = tokenizer(prompt, add_special_tokens=True, return_tensors='pt').input_ids
output_ids = model.generate(input_ids=input_ids.cuda(), max_new_tokens=32, num_beams=12)
text = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(text)  # 서울특별시

License

PAUST에서 만든 pko-t5는 MIT license 하에 공개되어 있습니다.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0c146e7

0 моделей