Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: kinyaRoberta-large
Опубликована: 5 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

kinyaRoberta-large-kin-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная RoBERTa-модель для предсказания замаскированных слов в текстах на киньяруанда.

12скачиваний 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

kinyaRoberta-large-kin-finetuned — дообученная модель RoBERTa для заполнения пропусков в тексте на киньяруанда. Она основана на jean-paul/kinyaRoberta-large и содержит 136,3 млн параметров. Модель предсказывает замаскированные слова и рассчитана на обработку последовательностей длиной до 512 токенов.

Карточка сообщает о дообучении и приводит значение loss 2,6897 на оценочной выборке, но не раскрывает состав обучающих данных и подробные результаты. Модель распространяется в формате PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют в доступных данных.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в тексте на киньяруанда
подбор вероятного слова для замаскированной позиции
анализ языковых представлений киньяруанда

Ограничения

Обучающие данные, подробные результаты оценки и лицензия в доступных материалах не раскрыты; приведён только loss 2,6897 на оценочной выборке.

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

kinyaRoberta-large-kin-finetuned

This model is a fine-tuned version of jean-paul/kinyaRoberta-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 2.6897

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: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
3.0924	1.0	6250	2.7968
2.8703	2.0	12500	2.7357
2.7749	3.0	18750	2.6727

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: RobertaForMaskedLM
Ревизия весов: 2fc6f9c