Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 14 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: electra · dense
Базовая модель: electra-hongkongese-small-discriminator
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

electra-hongkongese-small-6-dropped-distilled-hkcancor-multi

AlienKevin

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Компактная дообученная модель ELECTRA для классификации токенов в гонконгском кантонском и китайском тексте.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 2024

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

AlienKevin дообучил компактную модель ELECTRA на основе toastynews/electra-hongkongese-small-discriminator для классификации токенов. Она предназначена для задач разметки последовательностей на гонконгском кантонском и китайском тексте. Модель содержит 14 млн параметров, использует архитектуру ElectraForTokenClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для обучения использованы наборы AlienKevin/hkcancor-multi и AlienKevin/wiki-yue-long-multi.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей об оценке качества или конкретных типах разметки, поэтому пригодность для отдельной схемы тегов следует проверять на соответствующих данных.

Сценарии применения

разметка токенов в гонконгском кантонском тексте
классификация токенов в китайском тексте
применение как компактной основы для разметки последовательностей

Ограничения

README не описывает результаты оценки и конкретную схему разметки. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

electra_small_layers_6_multi

This model is a fine-tuned version of toastynews/electra-hongkongese-small-discriminator on AlienKevin/hkcancor-multi and AlienKevin/wiki-yue-long-multi.

See https://github.com/AlienKevin/dips for details.

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: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.45.0.dev0
Pytorch 2.4.0
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ElectraForTokenClassification
Ревизия весов: aa46900