Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-all

John7767

Разметка токеновТекст → label

Многоязычная XLM-RoBERTa для классификации токенов и распознавания именованных сущностей.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 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

John7767/xlm-roberta-base-finetuned-panx-all — модель XLM-RoBERTa, дообученная на задачу классификации токенов; базовая модель — FacebookAI/xlm-roberta-base. Она предназначена для присвоения меток отдельным токенам, в частности для распознавания именованных сущностей в многоязычном тексте, что следует из названия PANX. Модель содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLMRobertaForTokenClassification и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Доступна в формате safetensors под лицензией MIT.

В карточке приведены результаты оценки: loss 0,3576 и F1 0,8139. Датасет обучения и подробности оценки не описаны, поэтому эти показатели не позволяют судить о качестве на конкретном языке или в прикладной области.

Сценарии применения

распознавание имен и фамилий в тексте
извлечение организаций и мест из многоязычных документов
разметка сущностей в корпусах текста

Ограничения

Датасет обучения и языковая разбивка результатов в карточке не описаны, поэтому качество для отдельных языков и типов текста не установлено. Максимальная длина входа — 514 токенов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-all

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

Loss: 0.3576
F1: 0.8139

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: 4
eval_batch_size: 4
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
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.517	1.0	1000	0.3576	0.8139

Framework versions

Transformers 4.57.6
Pytorch 2.12.1
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.22.2

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: XLMRobertaForTokenClassification
Ревизия весов: f2dc8aa