/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
38,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
t5-small
Опубликована
17 янв 2024

T5-CNN-Daily-Mail

Языковая модель3 профессии

Дообученная версия T5-small для экспериментов с суммаризацией текстов, в частности новостных материалов CNN/Daily Mail.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 янв 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

tawfikgh/T5-CNN-Daily-Mail — дообученная модель семейства T5, созданная на основе t5-small. Она содержит 38,5 млн параметров, рассчитана на контекст до 512 токенов и опубликована в формате TensorFlow. Название указывает на задачу суммаризации новостных материалов CNN/Daily Mail, однако README сообщает лишь о дообучении на неизвестном наборе данных и не описывает назначение модели подробнее.

Модель подходит для экспериментов с генерацией кратких текстов по входному тексту и для проверки суммаризации на новостных материалах. В README приведены метрики обучения и оценки, включая ROUGE, но без описания набора данных и протокола оценки их интерпретация ограничена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • суммаризация новостной статьи
  • создание краткого пересказа длинного текста
  • эксперименты с генерацией текста на основе T5

Ограничения

README не раскрывает обучающий набор данных и сценарии применения, поэтому специализация на CNN/Daily Mail следует из названия репозитория. Приведённые метрики описаны без подробностей об оценочном наборе и протоколе.

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

tawfikgh/T5-CNN-Daily-Mail

This model is a fine-tuned version of t5-small on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 1.9837
  • Train Accuracy: 0.4441
  • Validation Loss: 1.8009
  • Validation Accuracy: 0.4649
  • Train Rouge1: 22.7067
  • Train Rouge2: 9.1444
  • Train Rougel: 18.3611
  • Train Rougelsum: 21.1853
  • Train F1: 0.9184
  • Train Gen Len: 19.0
  • Epoch: 0

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 2e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossTrain AccuracyValidation LossValidation AccuracyTrain Rouge1Train Rouge2Train RougelTrain RougelsumTrain F1Train Gen LenEpoch
1.98370.44411.80090.464922.70679.144418.361121.18530.918419.00

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • TensorFlow 2.15.0
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
482d7fb

0 моделей