/ Модель

Характеристики

Параметры
124 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
28 июл 2022

t5-base-english-japanese

Языковая модель4 профессии

Предварительно обученная двуязычная модель T5 для английского и японского текста, которую можно дообучить под конкретные задачи преобразования текста.

137скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены12 дек 2024

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

sonoisa/t5-base-english-japanese — Sonoisa が開発した、英語と日本語の均衡コーパスで事前学習した T5(Text-to-Text Transfer Transformer)モデルです。モデルには約123,8百万のパラメータがあり、T5 の encoder-decoder アーキテクチャを使います。

学習データには英語・日本語版 Wikipedia、OSCAR の日本語コーパス、CC-100 の英語・日本語コーパスが含まれます。SentencePiece トークナイザーは byte-fallback に対応し、未知語の発生を実質的に抑えます. Модель предназначена для дальнейшей адаптации: для конкретной задачи требуется дообучение. После настройки её можно применять к задачам преобразования текста, например суммаризации, перевода или генерации ответов.

Модель обучалась только на английском и японском языках. В README не приведены длина контекста и результаты бенчмарков. В выходах возможны смещения и вредное или неэтичное содержание, а точность и безопасность не гарантируются. Лицензия — CC-BY-SA 4.0; при использовании корпусов Common Crawl также нужно соблюдать их условия.

Сценарии применения

  • дообучение для суммаризации английских и японских текстов
  • дообучение для перевода между английским и японским
  • настройка генерации ответов на вопросы по тексту
  • эксперименты с двуязычными моделями encoder-decoder

Ограничения

Для конкретной задачи требуется дообучение; модель не сопровождается бенчмарками. Возможны смещения и вредные ответы, точность и безопасность не гарантируются.

Для каких профессий подходит4

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

英語+日本語T5事前学習済みモデル

This is a T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) model pretrained on English and Japanese balanced corpus.

次の日本語コーパス(約500GB)を用いて事前学習を行ったT5 (Text-to-Text Transfer Transformer) モデルです。

  • Wikipediaの英語ダンプデータ (2022年6月27日時点のもの)
  • Wikipediaの日本語ダンプデータ (2022年6月27日時点のもの)
  • OSCARの日本語コーパス
  • CC-100の英語コーパス
  • CC-100の日本語コーパス

このモデルは事前学習のみを行なったものであり、特定のタスクに利用するにはファインチューニングする必要があります。
本モデルにも、大規模コーパスを用いた言語モデルにつきまとう、学習データの内容の偏りに由来する偏った(倫理的ではなかったり、有害だったり、バイアスがあったりする)出力結果になる問題が潜在的にあります。 この問題が発生しうることを想定した上で、被害が発生しない用途にのみ利用するよう気をつけてください。

SentencePieceトークナイザーの学習には、上記WikipediaとCC-100を約10:1の比率で混ぜ、英語と日本語の文字数がほぼ同数になるように調整(文はランダムに抽出)したデータから2650万文選んだデータを用いました。byte-fallbackあり設定で学習しており、実質未知語が発生しません。

転移学習のサンプルコード

https://github.com/sonoisa/t5-japanese

ベンチマーク

準備中

免責事項

本モデルの作者は本モデルを作成するにあたって、その内容、機能等について細心の注意を払っておりますが、モデルの出力が正確であるかどうか、安全なものであるか等について保証をするものではなく、何らの責任を負うものではありません。本モデルの利用により、万一、利用者に何らかの不都合や損害が発生したとしても、モデルやデータセットの作者や作者の所属組織は何らの責任を負うものではありません。利用者には本モデルやデータセットの作者や所属組織が責任を負わないことを明確にする義務があります。

ライセンス

CC-BY SA 4.0

Common Crawlの利用規約も守るようご注意ください。

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f6162cc

0 моделей