/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
29 июн 2022

KoT5-summarization

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Модель на базе T5 суммирует корейские книжные материалы и создаёт краткие текстовые изложения.

104скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены27 июл 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

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AI-HUB 도서자료 요약

modelsamplingROUGE-1 (↑)ROUGE-2 (↑)ROUGE-L (↑)
-----
oursgreedy49.8734.4441.65
ainize/kobart-newsgreedy42.3523.2732.61
gogamza/kobart-summarizationgreedy39.9225.2633.86
noahkim/KoT5_new_summarizationgreedy40.7519.6029.44
  • greedy 는 최대길이 제한(max_length=256)과 repetition_penalty=2.0으로 단순 샘플링한 방법을 의미합니다.

More Information of KoT5

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
6c7bdf6

0 моделей