/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
140 млн
Архитектура
modernbert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 авг 2026

mmBERT-small-multi-wiki-qa-synthetic-hallucinations-with-ragtruth-lv

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Модель на базе ModernBERT для токенной классификации фрагментов ответов с потенциальными галлюцинациями в задачах вопросов и ответов и RAG.

425скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 авг 2026

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

Модель EuroEval/mmBERT-small-multi-wiki-qa-synthetic-hallucinations-with-ragtruth-lv — модель на базе Transformers для token classification. По названию она связана с выявлением синтетических галлюцинаций в ответах на вопросы по Википедии и сценариях RAG, включая данные RAGTruth и вариант с обозначением lv. Модель содержит около 140,5 млн параметров, использует архитектурный стек, связанный с ModernBERT, и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель может применяться для разметки отдельных токенов в ответах, например для выделения фрагментов, связанных с галлюцинациями или недостоверными утверждениями, в системах контроля качества ответов и retrieval-augmented generation. В карточке отсутствуют сведения о разработчике, лицензии, языках, процедуре обучения, результатах оценки и рекомендуемых сценариях использования.

Сценарии применения

  • выделение фрагментов с потенциальными галлюцинациями в ответах
  • проверка фактической опоры ответов RAG на найденные документы
  • токенная разметка ответов на вопросы по Википедии
  • построение автоматического контроля качества ответов

Ограничения

В README отсутствуют результаты оценки, сведения о языках, лицензии, обучающих данных и точной схеме меток. Поэтому качество модели, область применимости и условия использования нельзя надёжно определить по доступным материалам.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertForTokenClassification
Ревизия весов
617d57d

0 моделей