/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
COPA_xlm_roberta_large_finetuned
Опубликована
29 мая 2024

CRAB_COPA_xlm_roberta_large_finetuned

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa Large для выбора ответа в задачах с несколькими вариантами, включая формат COPA.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мая 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

CRAB_COPA_xlm_roberta_large_finetuned — дообученная Ariffiq99 модель на архитектуре XLM-RoBERTa Large, разработчик — Ariffiq99. Она предназначена для выбора наиболее подходящего варианта ответа из нескольких предложенных на основе текста и применяется для задач формата COPA. Веса представлены в формате safetensors; размер модели — около 658,7 млн параметров, длина контекста — 514 токенов.

В карточке приведены результаты оценки: loss 0,8770 и F1 0,7431. Датасет обучения не указан, поэтому область применимости и качество на других наборах данных оценить по карточке нельзя. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • выбор наиболее подходящего продолжения ситуации из двух вариантов
  • решение задач COPA на причинно-следственное рассуждение
  • ранжирование вариантов ответа по соответствию текстовому контексту

Ограничения

Датасет обучения и подробности назначения в карточке не раскрыты; приведённая оценка относится только к указанному набору оценки. Контекст ограничен 514 токенами.

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

CRAB_COPA_xlm_roberta_large_finetuned

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

  • Loss: 0.8770
  • F1: 0.7431

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

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
1.28941.028801.12100.6875
1.17072.057601.03980.6931
1.24123.086400.88930.7
0.98034.0115200.98400.7028
1.05945.0144000.79560.7292
1.00756.0172800.86070.7278
0.97997.0201600.85960.7347
1.02158.0230400.87700.7431

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
58117af

0 моделей