--- license: mit language: - ru pipeline_tag: summarization --- # FRED-T5 1.7B Summarizer The model was trained by [SberDevices](https://sberdevices.ru/). The model is trained on a mix of open summarisation data [RussianNLP/Mixed-Summarization-Dataset](https://huggingface.co/datasets/RussianNLP/Mixed-Summarization-Dataset) for the Russian language and use prefix tokenen '\' ## Usage ```python import torch from transformers import GPT2Tokenizer, T5ForConditionalGeneration tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('RussianNLP/FRED-T5-Summarizer',eos_token='') model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('RussianNLP/FRED-T5-Summarizer') device='cuda' model.to(device) input_text=' Сократи текст.\n В деревне, затерянной среди зелёных холмов, жил старик по имени Иван. Его жизнь протекала медленно и размеренно. Каждое утро Иван выходил на поля, чтобы заботиться о своём скромном участке земли. Он выращивал картофель и морковь, которые были его главным источником пищи. Вечера старик проводил у камина, читая книги и вспоминая молодость. Жизнь в деревне была тяжёлая, но Иван находил в ней простые радости.' input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode(input_text)]).to(device) outputs=model.generate(input_ids,eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, num_beams=5, min_new_tokens=17, max_new_tokens=200, do_sample=True, no_repeat_ngram_size=4, top_p=0.9) print(tokenizer.decode(outputs[0][1:])) # print result: Старик Иван живёт размеренной жизнью в деревне, выращивая овощи и находя радость в простых вещах. ``` # Authors + Sber Devices: + Albina Akhmetgareeva + Ilia Kuleshov + Vlad Leschuk + Alexander Abramov + Alena Fenogenova # Cite us ``` @misc{akhmetgareeva2024summary, title={Towards Russian Summarization: can architecture solve data limitations problems?}, author={Albina Akhmetgareeva and Ilia Kuleshov and Vlad Leschuk and Alexander Abramov and Alena Fenogenova}, year={2024}, } ```