/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
474 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlm-roberta-large
Опубликована
4 окт 2023

EthioLLM-l-70K

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе XLM-RoBERTa Large модель для предсказания пропущенных токенов в текстах на языках Эфиопии.

97скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены3 апр 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

EthioNLP/EthioLLM-l-70K — модель на базе XLM-RoBERTa Large, дообученная командой EthioNLP для предсказания пропущенных токенов. Она содержит 474,3 млн параметров, использует архитектуру XLM-RoBERTa для masked language modeling и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В тегах модели указана поддержка амхарского, оромо, сомалийского, тигринья и геэзского языков.

Модель подходит для восстановления пропусков и получения контекстных представлений слов на поддерживаемых языках. На оценочном наборе указано значение loss 2,4802, но README не описывает набор данных, методику оценки или конкретные сценарии применения. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в амхарском тексте
  • восстановление пропущенных токенов в текстах на оромо
  • восстановление пропусков в сомалийском тексте
  • восстановление пропусков в текстах на тигринья и геэз

Ограничения

Данные обучения не описаны, а значение loss приведено без подробностей об оценочном наборе и методике, поэтому качество для конкретных сценариев неясно. 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

EthioLLM-l-70K

This model is a fine-tuned version of xlm-roberta-large on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.4802

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: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.33.1
  • Pytorch 2.0.1+cu117
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.13.3

Citation Information

@article{tonja2024ethiollm, title={EthioLLM: Multilingual Large Language Models for Ethiopian Languages with Task Evaluation}, author={Tonja, Atnafu Lambebo and Azime, Israel Abebe and Belay, Tadesse Destaw and Yigezu, Mesay Gemeda and Mehamed, Moges Ahmed and Ayele, Abinew Ali and Jibril, Ebrahim Chekol and Woldeyohannis, Michael Melese and Kolesnikova, Olga and Slusallek, Philipp and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2403.13737}, year={2024} }

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
56e90f7

0 моделей