/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kinre-finetuned

RogerB
Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

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

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kinre-finetuned — модель XLM-RoBERTa, дообученная на основе Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda. Она предназначена для предсказания замаскированных слов в тексте на киньяруанда и может применяться для анализа контекста и восстановления пропусков в таких текстах. Модель содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLMRobertaForMaskedLM и принимает контекст длиной до 514 токенов.

В README приведено значение loss 1,4788 на оценочном наборе, но сведения о наборе данных и другие результаты отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в текстах на киньяруанда
  • оценка контекста для замаскированных токенов
  • подготовка примеров с пропусками для языковых упражнений

Ограничения

README не описывает обучающие данные и ограничения применения; указан только loss 1,4788 на оценочном наборе, что недостаточно для вывода о качестве в других сценариях. Контекст ограничен 514 токенами.

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda-kinre-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: 1.4788

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 LossEpochStepValidation Loss
1.76231.030001.5334
1.60582.060001.4559

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
XLMRobertaForMaskedLM
Ревизия весов
1b1850c

0 моделей

    Создать бенчмарк