/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2026

XLMRoberta-Sarcasmo-2026-10e-32bs

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa-large для классификации текста, предположительно предназначенная для выявления сарказма.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июл 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

XLMRoberta-Sarcasmo-2026-10e-32bs — модель классификации текста на базе XLM-RoBERTa-large, дообученная JDAlvarez на неизвестном наборе данных. По названию модель предназначена для выявления сарказма, однако README не уточняет набор меток и данные обучения. В карточке приведены результаты оценки: macro F1 0,9335, weighted F1 0,9370 и accuracy 0,9372.

Модель содержит 658,7 млн параметров, использует архитектуру XLMRobertaForSequenceClassification и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Базовая модель ранее дообучалась для испанской разметки CoNLL-2002; сама эта карточка не подтверждает языки или качество модели для выявления сарказма. Распространяется в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • классификация текста на саркастический и несаркастический
  • поиск саркастичных сообщений в публикациях
  • анализ тональности коротких текстовых сообщений

Ограничения

Набор данных, языки и метки классификации в README не раскрыты, поэтому назначение для выявления сарказма следует считать предположительным. Приведённые метрики относятся к указанному оценочному набору и не гарантируют качество на других данных.

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

XLMRoberta-Sarcasmo-2026-10e-32bs

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-large-finetuned-conll02-spanish on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5109
  • F1 Macro: 0.9335
  • F1 Weighted: 0.9370
  • Accuracy: 0.9372

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: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1 MacroF1 WeightedAccuracy
0.33701.04780.28280.87330.88120.8827
0.20642.09560.22050.91440.91880.9188
0.14133.014340.23780.91630.92120.9220
0.11524.019120.24200.92340.92780.9283
0.08515.023900.35870.93210.93560.9356
0.06886.028680.35730.93080.93470.9351
0.04747.033460.36580.93950.94280.9429
0.01448.038240.49050.93390.93750.9377
0.03149.043020.52220.93030.93400.9340
0.008710.047800.51090.93350.93700.9372

Framework versions

  • Transformers 5.13.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
3e8e6c4

0 моделей