/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-small
Библиотека
transformers
Опубликована
8 авг 2026

mt5-small-finetuned-amazon-en-es

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная версия mT5-small для суммаризации текста, связанная с англо-испанским Amazon-контекстом.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 2026

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

quangvu197/mt5-small-finetuned-amazon-en-es — дообученная модель Google mT5-small для суммаризации. Она построена на архитектуре MT5ForConditionalGeneration с плотными слоями и содержит 157,4 млн параметров; веса представлены в формате safetensors. Название репозитория указывает на настройку для Amazon и английского и испанского языков, однако README не раскрывает назначение датасета и подробности обучения.

Модель предназначена для создания краткого текста по входному тексту. Базовая mT5 — многоязычная модель преобразования текста в текст, но результаты этой версии приведены только для суммаризации: ROUGE-1 17,37, ROUGE-2 8,68 и ROUGE-L 16,97 на оценочном наборе. Эти показатели не позволяют оценить качество для иных языков или типов документов. Использование регулируется лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • суммаризация отзывов Amazon на английском
  • суммаризация отзывов Amazon на испанском
  • создание краткого пересказа текста

Ограничения

README не раскрывает обучающий датасет и сценарии применения; приведены только метрики ROUGE на оценочном наборе. Не подтверждена поддержка суммаризации за пределами предполагаемого англо-испанского Amazon-контекста.

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

mt5-small-finetuned-amazon-en-es

This model is a fine-tuned version of google/mt5-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.0235
  • Rouge1: 17.3723
  • Rouge2: 8.6788
  • Rougel: 16.972
  • Rougelsum: 16.8066

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5.6e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
3.67691.012093.228117.52999.316316.974316.9047
3.65412.024183.118316.92438.151916.487116.3384
3.44323.036273.090816.74118.595516.160115.9917
3.32254.048363.077416.32788.015715.767415.7251
3.22485.060453.042716.4588.315516.150615.9907
3.176.072543.031616.82478.344916.458816.3216
3.14177.084633.022917.25038.81416.81816.6599
3.11898.096723.023517.37238.678816.97216.8066

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
a756677

0 моделей