/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlm-roberta-base
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

xlm-roberta-base-finetuned-DS_Q_NoH

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Дообученная многоязычная XLM-RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из текстового контекста.

73скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 2026

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

Z-Jafari/xlm-roberta-base-finetuned-DS_Q_NoH — дообученная Z-Jafari модель FacebookAI/xlm-roberta-base для ответов на вопросы. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотной сетью из 305,2 млн параметров и принимает текст, чтобы находить ответ в предоставленном контексте. Модель подходит для многоязычных сценариев вопросно-ответного поиска; нативный контекст составляет 514 токенов.

В README приведены результаты оценки: exact match 76,3 и F1 79,36, однако набор данных и подробности методики не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Базовая XLM-RoBERTa предназначена для построения представлений текста на многих языках.

Сценарии применения

  • извлечение ответов из справочного текста
  • вопросы и ответы по документам
  • поиск конкретных сведений в многоязычных текстах

Ограничения

В README не указаны обучающий датасет, языковое покрытие и подробные ограничения; приведённые метрики нельзя уверенно переносить на другие данные. Контекст ограничен 514 токенами.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-DS_Q_NoH

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0272
  • {'exact_match': 76.3, 'f1': 79.36380154932783}

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.72171.021790.9440
0.50082.043580.9892
0.35853.065371.0272

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.23.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов
7b2f73c

0 моделей