/ Модель

Характеристики

Контекст
60 токенов
Параметры
367 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
pegasus · dense

pegasus_paraphrase

Языковая модель3 профессии

Англоязычная модель PEGASUS для перефразирования коротких текстовых фрагментов.

12 393скачиваний за 30 дней204лайкавеса обновлены22 мар 2021

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

tuner007/pegasus_paraphrase — англоязычная модель семейства PEGASUS, дообученная для перефразирования текста. Она использует архитектуру последовательность-в-последовательность и предназначена для преобразования исходной фразы или текста в переформулированный вариант.

Модель содержит 366,8 млн параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 60 токенов. Подходит для перефразирования коротких английских фрагментов; сведений о качестве на длинных текстах или других языках в карточке нет. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • переформулирование английских предложений
  • создание альтернативных вариантов фразы
  • переписывание коротких текстов другими словами

Ограничения

Контекст ограничен 60 токенами, поэтому модель рассчитана на короткие фрагменты. Карточка не приводит оценок качества или сведений о поддержке других языков.

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

Model description

PEGASUS fine-tuned for paraphrasing

Model in Action 🚀

import torch
from transformers import PegasusForConditionalGeneration, PegasusTokenizer
model_name = 'tuner007/pegasus_paraphrase'
torch_device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tokenizer = PegasusTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name).to(torch_device)

def get_response(input_text,num_return_sequences,num_beams):
  batch = tokenizer([input_text],truncation=True,padding='longest',max_length=60, return_tensors="pt").to(torch_device)
  translated = model.generate(**batch,max_length=60,num_beams=num_beams, num_return_sequences=num_return_sequences, temperature=1.5)
  tgt_text = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)
  return tgt_text

Example:

num_beams = 10
num_return_sequences = 10
context = "The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another."
get_response(context,num_return_sequences,num_beams)
# output:
['The test of your knowledge is your ability to convey it.',
 'The ability to convey your knowledge is the ultimate test of your knowledge.',
 'The ability to convey your knowledge is the most important test of your knowledge.',
 'Your capacity to convey your knowledge is the ultimate test of it.',
 'The test of your knowledge is your ability to communicate it.',
 'Your capacity to convey your knowledge is the ultimate test of your knowledge.',
 'Your capacity to convey your knowledge to another is the ultimate test of your knowledge.',
 'Your capacity to convey your knowledge is the most important test of your knowledge.',
 'The test of your knowledge is how well you can convey it.',
 'Your capacity to convey your knowledge is the ultimate test.']

Created by Arpit Rajauria Twitter icon

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
PegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов
0159e29

0 моделей