/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mt5 · dense
Базовая модель
mt5-small
Библиотека
transformers
Опубликована
23 июл 2026

mt5-small-finetuned-amazon-en-es

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная mT5-small для суммаризации текстов, название которой указывает на английский и испанский контент Amazon.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 2026

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

xipho/mt5-small-finetuned-amazon-en-es — дообученная модель Google mT5-small для суммаризации текста. Она построена на архитектуре MT5ForConditionalGeneration и содержит 157,4 млн параметров; веса представлены в формате safetensors. Название указывает на настройку для текстов Amazon на английском и испанском языках, однако карточка не описывает обучающую выборку и конкретные сценарии использования.

Модель принимает текст и генерирует его краткое изложение. В README приведены результаты оценки: ROUGE-1 0,1282, ROUGE-2 0,0526 и ROUGE-L 0,1213. Это дообучение базовой google/mt5-small; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Краткое изложение англоязычных текстов Amazon
  • Краткое изложение испаноязычных текстов Amazon
  • Автоматическое сокращение текста

Ограничения

В README не описаны обучающие данные и ограничения применения. На указанном наборе оценки ROUGE невысоки; результат стоит проверять на целевых данных.

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

mt5-small-finetuned-amazon-en-es

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

  • Loss: 3.1428
  • Rouge1: 0.1282
  • Rouge2: 0.0526
  • Rougel: 0.1213
  • Rougelsum: 0.1204

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: 5.6e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
9.27201.06113.42390.10170.03810.09860.0993
4.72092.012223.14280.12820.05260.12130.1204

Framework versions

  • Transformers 5.9.0
  • Pytorch 2.12.0
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
3ea5be8

0 моделей