/ Модель

Характеристики

Параметры
291 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-base
Опубликована
12 ноя 2023

mt5-base-finetuned-sumeczech

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Дообученная на базе mT5 модель для автоматического суммирования текста.

34скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

tranv/mt5-base-finetuned-sumeczech — дообученная модель семейства mT5 на базе google/mt5-base, предназначенная для автоматического суммирования текста. Она содержит около 291,2 млн параметров и использует архитектуру MT5ForConditionalGeneration в формате PyTorch. Базовая модель mT5 — многоязычная текстово-текстовая модель Google.

Модель подходит для генерации краткого содержания входного текста. В README приведены результаты оценки: Loss 1,9291, ROUGE-1 15,9842, ROUGE-2 5,0275, ROUGE-L 12,6308 и ROUGE-Lsum 14,0073. Название указывает на чешское суммирование, но язык обучающих данных в карточке не подтверждён. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание краткого содержания текста
  • сжатие длинных текстовых материалов
  • подготовка кратких версий документов
  • автоматическое резюмирование чешских текстов

Ограничения

В README отсутствует описание обучающего набора и сценариев применения; приведённые оценки относятся только к указанному тестовому набору. Язык набора данных не подтверждён, поэтому чешскую специализацию следует считать предположением по названию модели.

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

mt5-base-finetuned-sumeczech

This model is a fine-tuned version of google/mt5-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9291
  • Rouge1: 15.9842
  • Rouge2: 5.0275
  • Rougel: 12.6308
  • Rougelsum: 14.0073

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: 0.001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
2.64461.01084502.404313.47973.159610.601211.798
2.38642.02169002.332713.9553.38710.920812.165
2.33813.03253502.269914.26713.587211.153912.4443
2.25834.04338002.208514.51623.924911.416712.697
2.1785.05422502.142914.83764.152411.642612.9856
2.08476.06507002.067815.07174.349711.858413.1779
1.96767.07591501.986615.70744.710612.393513.7652
1.81968.08676001.929115.98425.027512.630814.0073

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
06feab2

0 моделей