Предварительно обученная модель T5 для генерации текста по текстовому входу с контекстом 1024 токена.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
tFINE-900m-e16-d32-1024ctx — предварительно обученная модель семейства T5, созданная pszemraj с использованием nanoT5. По README, конфигурация включает 16 слоёв энкодера и 32 слоя декодера, токенизатор SentencePiece с словарём на 48 тысяч токенов и резервным разбиением на пары байтов, а контекст при предобучении составляет 1024 токена. Число параметров в метаданных Hugging Face составляет 284,3 млн; оно расходится с оценкой около 900 млн в README.
Модель предназначена для генерации текста по текстовому входу в архитектуре encoder-decoder. Карточка описывает два этапа обучения: около 30 тысяч шагов с контекстом 512 и ещё 20 тысяч шагов с контекстом 1024. Метаданные указывают английский язык и лицензию Apache-2.0. Конкретные показатели качества и ограничения в карточке не приведены.
В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о специализированном дообучении; README и метаданные расходятся в оценке числа параметров.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Pretrained T5 model with nanoT5:
relative_attention_num_buckets increased to 48 from 32 for context length upscalingTraining consisted of two phases:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…