/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
afriqa_afroxlmr_squad_v2
Опубликована
6 янв 2024

afriqa_afroxlmr_squad_v2_060124

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из текста, в том числе на африканских языках.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 янв 2024

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 badokorach/afriqa_afroxlmr_squad_v2_060124 — дообученная версия masakhane/afriqa_afroxlmr_squad_v2 на базе XLM-RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из текста. Она принимает вопрос и контекст и предназначена для задач question answering, в том числе на африканских языках, указанных в описании базовой модели. Архитектура — XLM-RoBERTa для извлечения ответа; модель содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов.

README сообщает о дообучении на датасете, который не назван, и приводит значения train loss 0,7582 и validation loss 0,0 после 14 эпох; дополнительных сведений о качестве и ограничениях нет. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • извлечение ответа на вопрос из заданного текста
  • поиск фактов в африканоязычных документах
  • создание системы вопросов и ответов по текстовому контексту

Ограничения

Датасет дообучения не назван, а README не содержит подробностей об оценке и известных ограничениях; указанное значение validation loss 0,0 само по себе не позволяет судить о качестве модели.

Для каких профессий подходит4

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

badokorach/afriqa_afroxlmr_squad_v2_060124

This model is a fine-tuned version of masakhane/afriqa_afroxlmr_squad_v2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.7582
  • Validation Loss: 0.0
  • Epoch: 14

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:

  • optimizer: {'inner_optimizer': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 1e-05, 'decay_steps': 1725, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.8999999761581421, 'beta_2': 0.9990000128746033, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.02}, 'registered_name': 'AdamWeightDecay'}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
  • training_precision: mixed_float16

Training results

Train LossValidation LossEpoch
2.31310.00
1.99510.01
1.72300.02
1.53540.03
1.38130.04
1.23600.05
1.13950.06
1.06690.07
0.96780.08
0.90820.09
0.86240.010
0.79820.011
0.79040.012
0.75970.013
0.75820.014

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • TensorFlow 2.15.0
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
XLMRobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов
e7fe1b0

0 моделей