This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019).
Характеристики
- Параметры
- 122 млн
- Архитектура
- mt5 · dense
- Опубликована
- 30 мая 2022
Ссылки
daT5-summariser
Модель на основе mT5 для создания абстрактивных кратких изложений датских новостных статей.
39скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены13 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
daT5-summariser — модель для абстрактивного суммирования новостных статей на датском языке. Она разработана на основе языковой версии mT5-base с сокращённым словарём, включающим токены датского и английского языков, и содержит 122,1 млн параметров. Модель дообучена на абстрактивной части датасета DaNewsroom с категориями плотности, применяемыми в Newsroom.
Модель принимает текст статьи и генерирует её краткое изложение. Она предназначена для автоматического создания кратких пересказов датских новостей; карточка также указывает английские токены в словаре, но не заявляет о суммировании на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия и длина контекста в предоставленных данных не указаны.
Сценарии применения
- создание краткого пересказа датской новости
- автоматическое суммирование датских новостных статей
- подготовка кратких аннотаций новостей на датском языке
Ограничения
Модель ориентирована на датские новостные статьи; заявленная поддержка английского относится к токенам словаря, а не подтверждает качество суммирования на английском. Лицензия и длина контекста не установлены по предоставленным источникам.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MT5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- fc01f28