/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
33 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense
Опубликована
24 апр 2022

nbme-electra-large-generator

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная ELECTRA-модель на 33 млн параметров для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

155скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 апр 2022

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

smeoni/nbme-electra-large-generator — дообученная версия google/electra-large-generator на неизвестном наборе данных. Это плотная модель семейства ELECTRA с архитектурой ElectraForCausalLM, предназначенная для генерации текста; в метаданных указано 33 млн параметров и контекст до 512 токенов.

В карточке приведены результаты на оценочном наборе: loss 0,0122 и accuracy 0,9977. Назначение конкретного набора данных и целевой предметной области не раскрыты, поэтому эти метрики не позволяют судить о качестве в других сценариях. Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе входного текста
  • эксперименты с генерацией текста на архитектуре ELECTRA
  • оценка модели на задачах, соответствующих её неизвестному обучающему набору данных

Ограничения

Обучающий набор данных и предполагаемое применение не описаны, поэтому качество и пригодность модели за пределами указанного оценочного набора неясны. Приведённые метрики относятся только к этому набору.

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

nbme-electra-large-generator

This model is a fine-tuned version of google/electra-large-generator on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0122
  • Accuracy: 0.9977

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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
No log1.01950.11250.9789
No log2.03900.01410.9973
0.62333.05850.01220.9977

Framework versions

  • Transformers 4.19.0.dev0
  • Pytorch 1.11.0
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ElectraForCausalLM
Ревизия весов
1de42bb

0 моделей