/ Модель

Характеристики

Контекст
1 000 000 000 токенов
Параметры
402 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
tFINE-850m-24x24-v0.4-flan_aug
Библиотека
transformers
Опубликована
9 окт 2024

tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Компактная англоязычная модель T5, дообученная для генерации ответов на инструкции и других задач преобразования текста.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 дек 2025

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

tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1 — языковая модель семейства T5, опубликованная pszemraj. Это дообучение модели pszemraj/tFINE-850m-24x24-v0.4-flan_aug на англоязычном наборе инструкций infinity-instruct-7m-T2T_en. Модель содержит 401,7 млн параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции: например, для подготовки объяснений и ответов на вопросы. Для запуска автор приводит пример с библиотекой Transformers и задачей text2text-generation.

В карточке приведены результаты оценки по loss и метрикам ROUGE, а также результаты отдельных тестов на понимание прочитанного и вопросы с вариантами ответа. Они не гарантируют качество для всех запросов; модель компактнее многих крупных генеративных моделей, поэтому сложные задания могут требовать проверки результата. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на англоязычные инструкции
  • объяснение фрагментов кода
  • генерация коротких текстов по запросу
  • ответы на вопросы по тексту
  • переформулирование текста

Ограничения

В карточке указаны результаты на отдельных наборах оценки, которые не гарантируют качество для других запросов. Модель обучалась на англоязычном наборе инструкций, поэтому её основная область применения — английский язык.

Для каких профессий подходит10

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

tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1

This model is a fine-tuned version of pszemraj/tFINE-850m-24x24-v0.4-flan_aug on the pszemraj/infinity-instruct-7m-T2T_en dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1478
  • Rouge1: 38.4805
  • Rouge2: 22.5971
  • Rougel: 31.1093
  • Rougelsum: 36.596
  • Gen Len: 441.475
  • Num Input Tokens Seen: 435513684

usage

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text2text-generation",
    model="pszemraj/tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1",
    device_map="auto",
)
prompt = "write a python script to download a file from a url and save as a local file using requests. explain how it works"
res = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=192,
    top_k=4,
    penalty_alpha=0.6,
    renormalize_logits=True,
    no_repeat_ngram_size=5,
)
print(res[0]["generated_text"])

Quick eval

Quick eval for: pszemraj/tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1

hf (pretrained=pszemraj/tFINE-850m-24x24-v0.5-instruct-L1,trust_remote_code=True,dtype=bfloat16,trust_remote_code=True), gen_kwargs: (None), limit: None, num_fewshot: None, batch_size: 8

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
boolq2none0acc↑0.5661±0.0087
openbookqa1none0acc↑0.1540±0.0162
none0acc_norm↑0.2960±0.0204
piqa1none0acc↑0.6094±0.0114
none0acc_norm↑0.5952±0.0115
social_iqa0none0acc↑0.3900±0.0110
tinyArc0none25acc_norm↑0.2903±N/A
tinyGSM8k0flexible-extract5exact_match↑0.0471±N/A
strict-match5exact_match↑0.0339±N/A
tinyHellaswag0none10acc_norm↑0.2490±N/A
tinyMMLU0none0acc_norm↑0.3021±N/A
winogrande1none0acc↑0.4925±0.0141

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
6d4b171

0 моделей