/ Модель

Характеристики

Параметры
124 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
12 авг 2022

t5-base-japanese-v1.1

Языковая модель4 профессии

Предобученная на японских текстах модель T5 v1.1 для файнтюнинга под задачи генерации и преобразования текста.

17 285скачиваний за 30 дней11лайковвеса 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 разработал предварительно обученную на японских текстах модель T5 v1.1 для преобразования текста в текст. Она основана на архитектуре T5ForConditionalGeneration и содержит 123,8 млн параметров. Для предобучения использовался японский корпус объёмом около 100 ГБ, собранный из Wikipedia, OSCAR и CC-100; токенизатор SentencePiece обучен на данных Wikipedia и CC-100 с поддержкой byte fallback.

Модель служит базой для дообучения под конкретные задачи генерации и преобразования японского текста. Само предобучение не делает её готовым решением для отдельной задачи: перед применением требуется файнтюнинг. Модель рассчитана на японский язык и работает с текстом на входе и выходе.

Как и другие языковые модели, обученные на больших корпусах, она может воспроизводить смещения и выдавать предвзятый, вредный или неточный текст; авторы не гарантируют точность и безопасность результатов. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0; при использовании также следует соблюдать условия Common Crawl.

Сценарии применения

  • дообучение для генерации японского текста
  • дообучение для суммаризации японских текстов
  • адаптация под перевод с японского или на японский
  • создание японского чат- или текстового приложения после файнтюнинга

Ограничения

Для решения конкретных задач требуется файнтюнинг. Возможны неточные, предвзятые или вредные ответы; точность и безопасность выходных данных 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

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 Japanese corpus.

次の日本語コーパス(約100GB)を用いて事前学習を行ったT5 (Text-to-Text Transfer Transformer) v1.1アーキテクチャのモデルです。

  • 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の比率で混ぜた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
4b36d24

0 моделей