Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 659 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-large-go-emotions-v1
Опубликована: 29 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-large-go-emotions-v2

Prasadrao

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa Large для классификации текста по эмоциям.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 мар 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

Prasadrao/xlm-roberta-large-go-emotions-v2 — дообученная модель классификации текста на базе XLM-RoBERTa Large. Она предназначена для определения эмоций в тексте; README приводит метрики на оценочном наборе, но не раскрывает его состав или набор классов. Модель содержит 658,7 млн параметров, использует архитектуру XLMRobertaForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

Карточка сообщает о точности 0,4521 и F1 0,5170 на оценочном наборе. Модель распространяется по лицензии MIT. Языковая поддержка явно не описана; название базовой модели указывает на GoEmotions, но данных недостаточно, чтобы установить поддерживаемые языки и точную схему меток.

Сценарии применения

определение эмоций в коротких сообщениях
анализ эмоциональной окраски отзывов
разметка эмоциональных реакций в комментариях

Ограничения

Состав обучающих и оценочных данных, языки и набор классов в карточке не описаны. Приведённые метрики получены на оценочном наборе, данные о котором отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-large-go-emotions-v2

This model is a fine-tuned version of Prasadrao/xlm-roberta-large-go-emotions-v1 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0825
Accuracy: 0.4521
Precision: 0.5176
Recall: 0.5280
F1: 0.5170

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: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Precision	Recall	F1
No log	1.0	1357	0.0849	0.4480	0.5358	0.4967	0.4922
0.0729	2.0	2714	0.0825	0.4521	0.5176	0.5280	0.5170

Framework versions

Transformers 4.37.0
Pytorch 2.1.2
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 0eb21d8