/ Модель

Характеристики

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

xlm-roberta-base-finetuned-nestedRewrite_QA

Ответы на вопросыТекст → текст8 профессий

Дообученная многоязычная XLM-RoBERTa для извлечения ответа на вопрос из текста.

107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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-nestedRewrite_QA — модель для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста. Она создана дообучением многоязычной XLM-RoBERTa base от Facebook AI и содержит около 305,2 млн параметров. Модель принимает текст с контекстом и вопросом и предсказывает ответ в формате задачи question-answering; максимальная длина контекста составляет 514 токенов.

В README приведены результаты оценки: exact match 76,9 и F1 79,7, однако набор данных и условия тестирования не описаны, поэтому эти показатели нельзя напрямую переносить на другие сценарии. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. Языки и область применения конкретного дообучения не уточнены.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из текста по заданному вопросу
  • ответы на вопросы по многоязычным документам
  • поиск нужного фрагмента в тексте

Ограничения

Данные обучения и условия оценки не описаны, поэтому приведённые метрики не позволяют судить о качестве на конкретных задачах. Максимальная длина контекста — 514 токенов.

Для каких профессий подходит8

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-nestedRewrite_QA

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: 0.9524
  • {'exact_match': 76.9, 'f1': 79.70331252081249}

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
0.75011.021970.9317
0.50702.043940.9315
0.37553.065910.9524

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
8f3e953

0 моделей