/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
110 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense

xlm-roberta-comet-small

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактная дообученная модель XLM-RoBERTa для извлечения представлений текста при автоматической оценке качества машинного перевода.

314скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 июл 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Unbabel/xlm-roberta-comet-small — компактная модель на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная Unbabel. В основе лежит mMiniLM-L12xH384: её дообучили на аннотациях прямой оценки качества машинного перевода из выпусков Workshop on Statistical Machine Translation за 2015–2020 годы. Модель содержит 110,2 млн параметров и обрабатывает текст с контекстом до 514 токенов.

Модель предназначена для извлечения текстовых представлений в задачах автоматической оценки качества машинного перевода. По сравнению с XLM-RoBERTa base и large она компактнее. В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • оценка качества переведённого текста
  • извлечение представлений для оценки машинного перевода
  • сравнение вариантов перевода с экспертными оценками
  • автоматическая оценка систем машинного перевода

Ограничения

Контекст ограничен 514 токенами. Источники не содержат сведений о лицензии и конкретных поддерживаемых языках.

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

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
df568a0

0 моделей