Репост из: Machinelearning
🌟 Reader-LM: небольшие языковые модели для преобразования HTML в Markdown.
Reader-LM - это семейство мультиязычных компактных языковых моделей, разработанные специально для извлечения данных из web-контента. Обе модели имеют внушительное контекстное окно в 256 тыс. токенов и нацелены на преобразование "сырого", зашумленного HTML-кода в чистый и структурированный Markdown формат:
🟢Reader-lm-1.5b
🟢Reader-lm-0.5b
В основе Reader-LM лежит decoder-only архитектура, а обучение модели проводилось в два этапа. На первом этапе использовались короткие и простые HTML-документы (до 32 тысяч токенов). На втором этапе длина последовательностей была увеличена до 128 тысяч токенов.
Чтобы обработать такие длинные последовательности, разработчики применили механизм zigzag-ring-attention. В процессе обучения была выявлена проблема дегенерации, которая проявлялась в повторении одних и тех же токенов или зацикливании модели. Для борьбы с этим явлением были применены методы contrastive search и contrastive loss и, дополнительно, механизм ранней остановки декодирования при обнаружении повторяющихся токенов.
Корпус данных объемом 2,5 млрд. токенов для обучения Reader-LM состоял из синтетических пар "сырой HTML" - "Markdown", сгенерированные с помощью Jina Reader API и GPT-4o.
Для оценки производительности Reader-LM сравнивалась с несколькими большими языковыми моделями: GPT-4o, Gemini-1.5-Flash, Gemini-1.5-Pro, LLaMA-3.1-70B и Qwen2-7B-Instruct.
Оценка проводилась по метрикам ROUGE-L, Token Error Rate (TER) и Word Error Rate (WER). Результаты показали, что Reader-LM превосходит по качеству преобразования HTML в Markdown более крупные модели, при этом ее размер в 50 раз меньше.
Варианты запуска моделей: Goggle Collab (возможен запуск на бесплатном T4 тарифе), локально в Transformers. Неофициальные квантованные GGUF- версии для запуска в llama.cpp и LM Studio:
🟠Reader-lm-1.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (780 Mb) до 16-bit (3.1 Gb);
🟠Reader-lm-0.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (350 Mb) до 16-bit (990 Mb).
📌Лицензирование : CC-BY-NC-4.0 License.
🟡Страница проекта
🟡Модель Reader-lm-1.5b
🟡Модель Reader-lm-0.5b
🟡Google Collab
🟡Demo
🟡GGUF Reader-lm-1.5b
🟡GGUF Reader-lm-0.5b
Reader-LM - это семейство мультиязычных компактных языковых моделей, разработанные специально для извлечения данных из web-контента. Обе модели имеют внушительное контекстное окно в 256 тыс. токенов и нацелены на преобразование "сырого", зашумленного HTML-кода в чистый и структурированный Markdown формат:
🟢Reader-lm-1.5b
🟢Reader-lm-0.5b
В основе Reader-LM лежит decoder-only архитектура, а обучение модели проводилось в два этапа. На первом этапе использовались короткие и простые HTML-документы (до 32 тысяч токенов). На втором этапе длина последовательностей была увеличена до 128 тысяч токенов.
Чтобы обработать такие длинные последовательности, разработчики применили механизм zigzag-ring-attention. В процессе обучения была выявлена проблема дегенерации, которая проявлялась в повторении одних и тех же токенов или зацикливании модели. Для борьбы с этим явлением были применены методы contrastive search и contrastive loss и, дополнительно, механизм ранней остановки декодирования при обнаружении повторяющихся токенов.
Корпус данных объемом 2,5 млрд. токенов для обучения Reader-LM состоял из синтетических пар "сырой HTML" - "Markdown", сгенерированные с помощью Jina Reader API и GPT-4o.
Для оценки производительности Reader-LM сравнивалась с несколькими большими языковыми моделями: GPT-4o, Gemini-1.5-Flash, Gemini-1.5-Pro, LLaMA-3.1-70B и Qwen2-7B-Instruct.
Оценка проводилась по метрикам ROUGE-L, Token Error Rate (TER) и Word Error Rate (WER). Результаты показали, что Reader-LM превосходит по качеству преобразования HTML в Markdown более крупные модели, при этом ее размер в 50 раз меньше.
Варианты запуска моделей: Goggle Collab (возможен запуск на бесплатном T4 тарифе), локально в Transformers. Неофициальные квантованные GGUF- версии для запуска в llama.cpp и LM Studio:
🟠Reader-lm-1.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (780 Mb) до 16-bit (3.1 Gb);
🟠Reader-lm-0.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (350 Mb) до 16-bit (990 Mb).
📌Лицензирование : CC-BY-NC-4.0 License.
🟡Страница проекта
🟡Модель Reader-lm-1.5b
🟡Модель Reader-lm-0.5b
🟡Google Collab
🟡Demo
🟡GGUF Reader-lm-1.5b
🟡GGUF Reader-lm-0.5b