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
psyche/KoT5-summarization — модель для автоматического суммирования корейских текстов, представленная в AI-HUB как система для краткого изложения книжных материалов. Она основана на архитектуре T5 и содержит 123,8 млн параметров; модель использует преобразование текста в текст и принимает текст длиной до 512 токенов.
В карточке приведено сравнение ROUGE с ainize/kobart-news: для жадной генерации с ограничением длины 256 и repetition penalty 2,0 указаны значения ROUGE-1 49,87, ROUGE-2 34,44 и ROUGE-L 41,65. Модель можно применять для подготовки кратких изложений корейских книжных материалов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
составление краткого содержания корейской книги
подготовка аннотации к книжному материалу
сжатие длинного корейского текста для быстрого ознакомления
Ограничения
Родной контекст ограничен 512 токенами, а в описанном режиме генерации максимум установлен на 256 токенов. Приведённые метрики относятся к указанному сравнительному эксперименту и сами по себе не гарантируют качество на других текстах.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель