Модель BART для автоматического создания кратких текстов, обученная на датасете финансовой тематики.
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
transformer3/H2-keywordextractor — модель суммаризации на базе архитектуры BART, обученная через AutoTrain. Она предназначена для создания кратких текстов по входному материалу; в карточке указана задача суммаризации, а датасет связан с финансовой тематикой. Модель содержит 252,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 1024 токенов и выдаёт текст. Доступны веса PyTorch.
В карточке приведены метрики валидации: ROUGE-1 29,067, ROUGE-2 19,200 и ROUGE-L 26,900. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Валидационные метрики ROUGE приведены в карточке, но без описания методики и тестового набора их недостаточно для оценки качества на конкретных данных. Контекст ограничен 1024 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
You can use cURL to access this model:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/transformer3/autotrain-finance6-51355121740
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…