/ Модель

Характеристики

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

mt5-small-finetuned-amazon-en-es

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе mT5-small модель для суммаризации текста, связанная по названию с Amazon и английским и испанским языками.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 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

mt5-small-finetuned-amazon-en-es — дообученная модель на базе google/mt5-small, опубликованная пользователем yueyue1987. Это компактная модель семейства mT5 с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и 157,4 млн параметров, предназначенная для суммаризации текста. Карточка сообщает метрики оценки: Loss 3,2159, ROUGE-1 6,8206, ROUGE-2 2,5316, ROUGE-L 6,5558 и ROUGE-Lsum 6,661.

По названию репозитория модель связана с Amazon и английским и испанским языками, однако README не описывает набор данных и не уточняет ожидаемый формат входа или качество по отдельным сценариям. Базовая модель mT5 многоязычная и преобразует текст в текст; доступные сведения указывают на задачу суммаризации. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • суммаризация англоязычных отзывов Amazon
  • суммаризация испаноязычных отзывов Amazon
  • сжатие текста на английском языке
  • сжатие текста на испанском языке

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные и подробности предполагаемого применения; приведённые значения ROUGE невысоки и не сопровождаются описанием протокола оценки.

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 the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.2159
  • Rouge1: 6.8206
  • Rouge2: 2.5316
  • Rougel: 6.5558
  • Rougelsum: 6.661

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: 4
  • eval_batch_size: 4
  • 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
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRouge1Rouge2RougelRougelsum
No log1.059763.32606.722.40696.4966.5394
8.37182.0119523.21596.82062.53166.55586.661

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • 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
0b58105

0 моделей