Дообученная на вьетнамской суммаризации модель T5 для создания кратких изложений текстов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
HLK-ViT5 — модель суммаризации текстов на вьетнамском языке, разработанная на основе VietAI/vit5-base и дообученная для сокращения текста. Она предназначена для создания кратких изложений в сценариях, где исходный материал и результат представлены на вьетнамском языке.
Модель построена на архитектуре T5 и содержит 126,8 млн параметров. Она принимает текст и генерирует текст; контекст ограничен 512 токенами. Модель распространяется под лицензией MIT. README указывает на использование PyTorch и Hugging Face Transformers.
Контекст ограничен 512 токенами; назначение модели ориентировано на вьетнамскую суммаризацию, поэтому качество для других языков не подтверждено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
HLK-ViT5 là mô hình tóm tắt văn bản tiếng Việt được fine-tune từ VietAI/vit5-base.
VietAI/vit5-basefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
model_id = "tmanh217/hlk-vit5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…