/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
albert · dense
Базовая модель
CRAB_COPA_KUCI_Albert_Base_finetuned
Опубликована
17 июн 2024

e_care_CRAB_COPA_KUCI_albert_base_finetuned

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

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

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

Это дообученная модель ALBERT для выбора наиболее подходящего ответа из нескольких вариантов. Она основана на Ariffiq99/CRAB_COPA_KUCI_Albert_Base_finetuned и содержит 136,3 млн параметров; модель принимает текстовые варианты и оценивает их в задаче множественного выбора. Заявлены результаты оценки на тестовом наборе: loss 1,6372 и F1 0,7130.

Модель предназначена для сценариев, где нужно выбрать один ответ из предложенных вариантов. Карточка не раскрывает обучающий набор данных, целевую предметную область или языки. Использование распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выбор правильного ответа в тесте с вариантами
  • ранжирование вариантов ответа по соответствию вопросу
  • автоматическая проверка заданий с множественным выбором

Ограничения

Обучающий набор данных, языки и предметная область не описаны. В карточке приведены только метрики loss 1,6372 и F1 0,7130 без подробностей о протоколе оценки.

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

e_care_CRAB_COPA_KUCI_albert_base_finetuned

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

  • Loss: 1.6372
  • F1: 0.7130

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: 7

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
0.57991.09330.53150.7196
0.4172.018660.55770.7205
0.23913.027990.85630.7069
0.0834.037321.17080.7139
0.02195.046651.45880.7158
0.00446.055981.58790.7191
0.00117.065311.63720.7130

Framework versions

  • Transformers 4.41.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • 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 · multiple-choice

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
AlbertForMultipleChoice
Ревизия весов
778e1c2

0 моделей