/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
2 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

afro-xlmr-large-kinyarwanda-all-finetuned-tweets-finetuned

RogerB
Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa для предсказания замаскированных слов, ориентированная на тексты на киньяруанда.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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 выпустил эту модель как дообученную версию RogerB/afro-xlmr-large-kinyarwanda-all-finetuned для задачи заполнения пропусков в тексте. Это модель XLM-RoBERTa с архитектурой XLMRobertaForMaskedLM, размером 658,7 млн параметров и контекстом до 514 токенов. В карточке указано дообучение на датасете, обозначенном как None; README приводит значение loss 2,1700 на оценочной выборке, но не описывает её состав и методику оценки.

Модель подходит для предсказания замаскированных слов в текстах на киньяруанда, в том числе в сообщениях из соцсетей. Указана лицензия MIT. Карточка не уточняет поддерживаемые языки, поэтому связь с киньяруанда следует из названия и базовой модели.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенных слов в текстах на киньяруанда
  • анализ маскированных сообщений из соцсетей
  • получение контекстных вариантов слова на киньяруанда

Ограничения

README не описывает обучающий датасет и сценарии применения; указано лишь его обозначение None. Приведённый loss 2,1700 не сопровождается методикой оценки и сам по себе не позволяет судить о качестве на других данных.

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 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.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-kinyarwanda-all-finetuned-tweets-finetuned

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

  • Loss: 2.1700

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
2.42961.010002.2117
2.27832.020002.1060

Framework versions

  • Transformers 4.34.0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.0

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
3e0f756

0 моделей

    Создать бенчмарк