/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
kinyaRoberta-large
Опубликована
26 сен 2023

kinyaRoberta-large-pretrained-kinyarwanda

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

kinyaRoberta-large-pretrained-kinyarwanda — дообученная модель RoBERTa для киньяруанда, основанная на jean-paul/kinyaRoberta-large. Она предназначена для предсказания замаскированных слов в тексте и может применяться для языкового анализа и экспериментов с текстами на киньяруанда. Модель содержит 136,3 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 512 токенов. В README приведено значение loss 3,0243 на наборе оценки, но сведения о данных обучения и подробные ограничения отсутствуют. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • восстановление замаскированных слов в тексте на киньяруанда
  • изучение контекстных языковых представлений киньяруанда
  • эксперименты с маскированным языковым моделированием для киньяруанда

Ограничения

README не содержит описания обучающих данных и подробностей оценки; приведено только значение loss 3,0243. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

kinyaRoberta-large-pretrained-kinyarwanda

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: 3.0243

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 LossEpochStepValidation Loss
3.52191.022003.1955
3.2282.044003.0451
3.12243.066003.0429

Framework versions

  • Transformers 4.33.2
  • 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
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
8b83d39

0 моделей