Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 253 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bart · dense
Базовая модель: bart-large-cnn
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

sivawa03

Языковая модель

Дообученная на SAMSum модель BART для создания кратких пересказов англоязычных диалогов и переписок.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель sivawa03/bart-cnn-samsum-finetuned — дообученная версия facebook/bart-large-cnn, созданная на датасете SAMSum для суммаризации диалогов. Она принимает текст переписки и формирует краткий пересказ. Модель построена на архитектуре BART и содержит 252,8 млн параметров; максимальная длина контекста — 1024 токена. Использует библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Лицензия — MIT.

Модель подходит для получения кратких итогов чатов и диалогов, в том числе для автоматизации обработки переписок. В README приведено значение Loss 0,1361 на evaluation set, однако методика оценки и дополнительные показатели не описаны. Данные карточки не подтверждают поддержку языков, отличных от английского.

Сценарии применения

краткий пересказ переписки в чате
составление итогов телефонного или текстового диалога
сжатие длинной англоязычной беседы
подготовка краткой выжимки из стенограммы

Ограничения

Карточка сообщает только значение Loss 0,1361 на evaluation set, без методики оценки и дополнительных метрик. Длина контекста ограничена 1024 токенами; поддержка языков, отличных от английского, не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bart-cnn-samsum-finetuned

This model is a fine-tuned version of facebook/bart-large-cnn on the samsum dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1361

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

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.088	1.0	37	0.1361

Framework versions

Transformers 4.47.1
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: BartForConditionalGeneration
Ревизия весов: 98a7f72