Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 659 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: afro-xlmr-large
Опубликована: 28 сен 2023

Ссылки

Hugging Face

afro-xlmr-large-kinyarwanda-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная на киньяруанда модель XLM-RoBERTa Large для предсказания замаскированных токенов в тексте.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 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-finetuned — дообученная модель XLM-RoBERTa Large для предсказания пропущенных токенов. Она основана на Davlan/afro-xlmr-large и содержит около 658,7 млн параметров. Модель предназначена для задач заполнения маскированных слов в тексте; README сообщает значение loss 1,1397 на оценочной выборке, но не описывает набор данных и подробности обучения.

Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 514 токенов и распространяется под лицензией MIT. Название указывает на настройку для киньяруанда, однако доступные сведения не уточняют, какие ещё языки поддерживаются или насколько хорошо модель работает на конкретных задачах.

Сценарии применения

подстановка пропущенного слова в предложении на киньяруанда
восстановление маскированных слов в африканоязычных текстах
получение кандидатов слов для языкового анализа текста

Ограничения

README не приводит сведения о данных обучения и подробные результаты оценки; указанный loss сам по себе не позволяет судить о качестве на прикладных задачах. 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-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: 1.1397

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
1.3557	1.0	1250	1.2004
1.2352	2.0	2500	1.1377

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: 2f40927