Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: KUCI_xlm_roberta_base_Finetuned
Опубликована: 3 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

COPA_KUCI_xlm_roberta_base_finetuned

Ariffiq99

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa для выбора ответа из нескольких вариантов, пригодная для задач формата multiple choice.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июн 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

COPA_KUCI_xlm_roberta_base_finetuned — модель на архитектуре XLM-RoBERTa, дообученная на основе Ariffiq99/KUCI_xlm_roberta_base_Finetuned для задачи выбора одного из нескольких вариантов ответа. В метаданных указаны 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов; модель сохранена в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT.

Карточка сообщает результат оценки на тестовом наборе: loss 2,0040 и F1 0,676. Набор данных и назначение KUCI в README не раскрыты, поэтому область применения и качество на конкретных сценариях установить нельзя. Модель подходит для экспериментов и приложений, где нужно ранжировать варианты ответа в формате multiple choice; применимость к другим задачам не подтверждена.

Сценарии применения

выбор правильного ответа в тесте с вариантами
решение вопросов с несколькими вариантами ответа
оценка вариантов ответа в задаче multiple choice

Ограничения

README не раскрывает обучающий набор данных и целевую область применения. Приведены только loss 2,0040 и F1 0,676 на оценочном наборе, без описания методики или контекста тестирования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

COPA_KUCI_xlm_roberta_base_finetuned

This model is a fine-tuned version of Ariffiq99/KUCI_xlm_roberta_base_Finetuned on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.0040
F1: 0.676

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: 1e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 7

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
No log	1.0	250	1.2356	0.65
0.1809	2.0	500	1.5372	0.69
0.1809	3.0	750	1.9344	0.66
0.0814	4.0	1000	1.9912	0.668
0.0814	5.0	1250	2.1587	0.682
0.2316	6.0	1500	2.0157	0.676
0.2316	7.0	1750	2.0040	0.676

Framework versions

Transformers 4.41.1
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · multiple-choice

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForMultipleChoice
Ревизия весов: e26221f