/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
afro-xlmr-large
Опубликована
9 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

afro-xlmr-large-kinre-finetuned

RogerB
Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa для предсказания пропущенных токенов, основанная на модели для африканских языков.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 окт 2023

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

RogerB/afro-xlmr-large-kinre-finetuned — дообученная модель XLM-RoBERTa, основанная на Davlan/afro-xlmr-large. Она предназначена для предсказания пропущенных токенов в тексте: замените часть текста маской, чтобы получить вероятные варианты заполнения. Модель имеет архитектуру XLMRobertaForMaskedLM и содержит 658,7 млн параметров; максимальный контекст — 514 токенов.

Базовая модель адаптирована для африканских языков, поэтому модель подходит для языковых задач в этом контексте. В README указана оценка Loss 1.2280 на наборе оценки, однако датасет, методика оценки и конкретные языки дообучения не описаны. Модель распространяется под лицензией MIT.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенных слов в текст
  • получение вероятных продолжений для замаскированного фрагмента
  • анализ языковых представлений африканских языков
  • создание признаков для экспериментов с языковыми задачами

Ограничения

README не раскрывает датасет дообучения, конкретные языки и сценарии применения; приведённый Loss 1.2280 не сопровождается описанием методики оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

afro-xlmr-large-kinre-finetuned

This model is a fine-tuned version of Davlan/afro-xlmr-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2280

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.48161.018751.2862
1.34582.037501.2337

Framework versions

  • Transformers 4.34.0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
7df5d8e

0 моделей

    Создать бенчмарк