Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: CRAB_COPA_KUCI_xlm_roberta_base_finetuned
Опубликована: 17 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

e_care_CRAB_COPA_KUCI_xlm_roberta_large_finetuned

Ariffiq99

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa Large для решения текстовых заданий с выбором одного варианта из нескольких.

11скачиваний 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

ecareCRABCOPAKUCIxlmrobertalargefinetuned — модель XLM-RoBERTa Large, дообученная Ariffiq99 на основе Ariffiq99/CRAB_COPA_KUCI_xlm_roberta_base_finetuned для задач с выбором одного варианта из нескольких. Она принимает текстовые варианты и оценивает их в рамках такого задания. В карточке приведены результаты на оценочной выборке: loss 0,6612 и F1 0,7191; назначение датасета и подробности обучения не описаны. Модель содержит 305,2 млн параметров, имеет контекст до 514 токенов и распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

выбор правильного ответа из нескольких текстовых вариантов
решение тестов с вариантами ответа
оценка вариантов ответа в задачах понимания текста

Ограничения

Датасет и целевое применение не описаны; приведённые метрики относятся только к оценочной выборке, без сведений о её составе.

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

e_care_CRAB_COPA_KUCI_xlm_roberta_large_finetuned

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

Loss: 0.6612
F1: 0.7191

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
0.6387	1.0	933	0.5402	0.7022
0.514	2.0	1866	0.5384	0.7097
0.4463	3.0	2799	0.5484	0.7177
0.3786	4.0	3732	0.5949	0.7168
0.3259	5.0	4665	0.6612	0.7191

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: XLMRobertaForMultipleChoice
Ревизия весов: 495db1e