Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 45,8 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Опубликована: 12 фев 2023

Ссылки

Hugging Face

flan-t5-small-cnndm

spacemanidol

Языковая модель3 профессии

Компактная модель T5 для создания кратких сводок новостных статей CNN/DailyMail.

11скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 фев 2023

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

Это дообученная модель spacemanidol на базе google/flan-t5-small для суммаризации новостных статей CNN/DailyMail версии 3.0.0. Она использует архитектуру T5 с 45,8 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов.

Сценарии применения

краткое изложение новостных статей
составление сводки по тексту статьи
автоматическая суммаризация материалов CNN/DailyMail

Ограничения

В README приведены результаты оценки на CNN/DailyMail, но не описаны ограничения и сценарии за пределами этого набора. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.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

Открыть на Hugging Face

small

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-small on the cnn_dailymail 3.0.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.6841
Rouge1: 39.3083
Rouge2: 17.5532
Rougel: 27.97
Rougelsum: 36.4953
Gen Len: 77.6173

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: 0.0001
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 64
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: constant
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.27.0.dev0
Pytorch 1.13.0+cu117
Datasets 2.7.1
Tokenizers 0.12.1

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: 8508a84