Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 659 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: afro-xlmr-large
Опубликована: 1 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

afro-xlmr-large-kinyarwanda-all-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa large для предсказания пропущенных токенов в тексте, ориентированная на кинаруанда.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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-kinyarwanda-all-finetuned — дообученная модель XLM-RoBERTa large на базе Davlan/afro-xlmr-large. Она предназначена для задачи fill-mask: предсказывает пропущенный токен в тексте, что подходит для языковых экспериментов и восстановления пропусков в предложениях. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 514 токенов. Базовая модель адаптирована для африканских языков; название этой версии указывает на кинаруанда, но README не уточняет набор данных и языки обучения. Указана лицензия MIT. В README приведено значение loss 1,065 на оценочном наборе, но состав данных и подробности оценки не описаны.

Сценарии применения

подстановка пропущенного слова в предложении на кинаруанда
восстановление замаскированных токенов в африканоязычном тексте
эксперименты с языковым моделированием для кинаруанда

Ограничения

README не раскрывает состав обучающих данных и детали оценки, поэтому качество за пределами приведённого значения loss оценить нельзя. Контекст ограничен 514 токенами.

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 385моделей 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 I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

afro-xlmr-large-kinyarwanda-all-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: 1.0650

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.284	1.0	1875	1.1611
1.1803	2.0	3750	1.1152

Framework versions

Transformers 4.33.3
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

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: 4ff1863