Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: kinyaRoberta-large
Опубликована: 6 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

kinyaRoberta-large-kinre-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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-kinre-finetuned — дообученная модель RoBERTa для предсказания замаскированных слов в тексте на киньяруанда. Она основана на jean-paul/kinyaRoberta-large, содержит 136,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте; в README указана потеря 2,6478 на наборе оценки, но сведения о наборе данных и условиях оценки отсутствуют.

Модель работает с текстом и выдаёт предсказания для замаскированных токенов. Репозиторий распространяет веса в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

Подстановка пропущенного слова в предложении на киньяруанда
Оценка вероятных вариантов заполнения маски в тексте
Подготовка языковых упражнений с пропусками на киньяруанда

Ограничения

README не раскрывает обучающий набор данных и ограничения модели; приведена только потеря 2,6478 на оценочной выборке без описания методики.

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 I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

kinyaRoberta-large-kinre-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: 2.6478

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: 10
eval_batch_size: 10
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
3.079	1.0	5500	2.7716
2.8559	2.0	11000	2.7074
2.7674	3.0	16500	2.6521

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: RobertaForMaskedLM
Ревизия весов: f3128aa