Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: albert · dense
Базовая модель: e_care_CRAB_COPA_albert_base_finetuned
Опубликована: 12 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

KUCI_e_care_CRAB_albert_Base_Finetuned

Ariffiq99

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная ALBERT-модель для выбора наиболее подходящего ответа из нескольких вариантов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

KUCIecareCRABAlbertBaseFinetuned — дообученная модель на базе Ariffiq99/e_care_CRAB_COPA_albert_base_finetuned для задач с выбором одного ответа из нескольких вариантов. Она использует архитектуру ALBERT и содержит 136,3 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель может оценивать предложенные варианты и выбирать наиболее подходящий ответ.

В README приведены результаты на оценочной выборке: loss 1,3258 и F1 0,3692. Данные обучения не описаны, поэтому эти показатели не позволяют судить о качестве в конкретных сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

выбор правильного ответа в тесте с вариантами
оценка и ранжирование предложенных ответов
решение задач на причинно-следственные связи с выбором ответа

Ограничения

Датасет обучения не указан; на оценочной выборке приведены loss 1,3258 и F1 0,3692, поэтому пригодность модели для конкретных данных требует отдельной проверки.

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 IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель 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

KUCI_e_care_CRAB_albert_Base_Finetuned

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

Loss: 1.3258
F1: 0.3692

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
1.3332	1.0	5196	1.3311	0.3546
1.3283	2.0	10392	1.3215	0.3704
1.321	3.0	15588	1.3214	0.3702
1.3213	4.0	20784	1.3231	0.3626
1.313	5.0	25980	1.3258	0.3692

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.2
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: AlbertForMultipleChoice
Ревизия весов: 24f3c22