Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

e_care_CRAB_COPA_xlm_roberta_base_finetuned

Ariffiq99

Классификация и разметкаТекст → label

Дообученная XLM-RoBERTa Base выбирает подходящий ответ из нескольких вариантов, включая вопросы COPA.

7скачиваний 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

ecareCRABCOPAxlmrobertabasefinetuned — дообученная модель на базе Ariffiq99/CRAB_COPA_xlm_roberta_base_finetuned, разработанная пользователем Hugging Face Ariffiq99. Модель использует архитектуру XLM-RoBERTa Base и предназначена для выбора подходящего варианта ответа из нескольких; карточка указывает оценочные результаты Loss 0,5909 и F1 0,6956, но не описывает датасет и методику оценки.

Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и выдаёт выбор ответа в задаче multiple-choice. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Подойдёт для тестов с вариантами ответа и причинно-следственных вопросов COPA; качество на других данных не подтверждено.

Сценарии применения

выбор ответа в тестах с несколькими вариантами
решение причинно-следственных вопросов COPA
сравнение вариантов продолжения ситуации
оценка ответов в текстовых заданиях

Ограничения

Датасет обучения и подробности оценки не описаны; приведённые метрики не позволяют судить о качестве на других наборах данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

e_care_CRAB_COPA_xlm_roberta_base_finetuned

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

Loss: 0.5909
F1: 0.6956

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.6982	1.0	933	0.6295	0.6084
0.6346	2.0	1866	0.5949	0.6329
0.5924	3.0	2799	0.5665	0.6753
0.5466	4.0	3732	0.5624	0.6871
0.5054	5.0	4665	0.5662	0.6861
0.4716	6.0	5598	0.5790	0.6989
0.4426	7.0	6531	0.5909	0.6956

Framework versions

Transformers 4.41.1
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: XLMRobertaForMultipleChoice
Ревизия весов: d0283fe