Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda
Опубликована: 6 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kin-finetuned

RogerB

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

15скачиваний 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

Модель RogerB/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kin-finetuned — дообученная версия Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda для предсказания замаскированных слов в тексте. Она основана на архитектуре XLM-RoBERTa с плотной моделью и головкой masked language modeling, содержит 305,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Подходит для восстановления пропусков в текстах на киньяруанда и задач, построенных на предсказании замаскированных токенов.

В README указана оценка loss 1,3074 на наборе для оценки, но датасет обозначен как None, а описание обучения и ограничения не приведены. Модель опубликована в формате PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в тексте на киньяруанда
подбор вероятного слова в замаскированной фразе на киньяруанда
оценка вариантов заполнения пропуска в киньяруанда

Ограничения

README не описывает обучающие данные и ограничения; набор данных указан как None. В предоставленных сведениях нет лицензии.

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 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kin-finetuned

This model is a fine-tuned version of Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3074

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: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.5498	1.0	3000	1.3812
1.4203	2.0	6000	1.3199

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: XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов: 74c1c87