Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Опубликована: 19 июн 2023

Ссылки

Hugging Face

XLM-R_Galen

IIC

ЭмбеддингиТекст → embedding4 профессии

XLM-R Galén — модель XLM-RoBERTa для извлечения признаков из испанского текста.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

IIC/XLM-R_Galen — сторонняя перезагрузка модели XLM-R Galén, первоначально опубликованной на GitHub. Это модель семейства XLM-RoBERTa с 305,2 млн параметров, предназначенная для извлечения признаков из текста. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и Safetensors; максимальная длина контекста составляет 514 токенов.

Карточка указывает испанский язык. Лицензия модели — MIT. README отсылает к исходной публикации за подробностями, поэтому специализированные сценарии применения и известные ограничения по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

извлечение признаков из испанских текстов
получение контекстных представлений испанских предложений
подготовка текстовых признаков для последующей NLP-модели

Ограничения

README содержит мало сведений о модели и отсылает к исходной публикации; специальные возможности и ограничения не описаны.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

XLM-R Galén

This is a third party reupload of the original XLM-R Galén model, available in GitHub.

Please refer to the original publication for more information

BibTeX entry and citation info

@article{9430499,
  author={López-García, Guillermo and Jerez, José M. and Ribelles, Nuria and Alba, Emilio and Veredas, Francisco J.},
  journal={IEEE Access}, 
  title={Transformers for Clinical Coding in Spanish}, 
  year={2021},
  volume={9},
  number={},
  pages={72387-72397},
  doi={10.1109/ACCESS.2021.3080085}}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaModel
Ревизия весов: 7153160