Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

kinyaRoberta-large-kinre-finetuned-kinre-tweet-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная модель RoBERTa для предсказания скрытых токенов в тексте.

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

RogerB дообучил модель kinyaRoberta-large-kinre-finetuned на наборе данных, обозначенном в карточке как None. Это модель RoBERTa для заполнения пропусков в тексте: она предсказывает токен, скрытый специальной маской. Модель содержит 136,3 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch.

Карточка сообщает значение loss 3,9564 на оценочной выборке, но не описывает её состав, методику обучения, языки или конкретные сценарии применения. Лицензия в доступных данных не приведена.

Сценарии применения

восстановление замаскированных слов в предложении
подбор вероятного токена для пропуска в тексте
анализ вариантов продолжения контекста

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные и языки модели; указанная оценка loss не сопровождается методикой или базой сравнения. Лицензия не приведена в доступных 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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

kinyaRoberta-large-kinre-finetuned-kinre-tweet-finetuned

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

Loss: 3.9564

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
4.4708	1.0	800	4.1774
4.1612	2.0	1600	4.0567
4.0396	3.0	2400	4.0057

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: d5874ae