Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 9 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-all

creemur

Разметка токеновТекст → label7 профессий

Многоязычная XLM-RoBERTa Base, дообученная для классификации токенов и разметки именованных сущностей.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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

Модель creemur/xlm-roberta-base-finetuned-panx-all — версия XLM-RoBERTa Base, дообученная для классификации токенов. Она предназначена для задач разметки последовательностей, в частности для распознавания именованных сущностей в тексте на разных языках с использованием набора PAN-X. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и имеет контекст до 514 токенов.

В карточке указаны результаты оценки: F1 0,8502 и loss 0,1701. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT. README не уточняет состав обучающего набора и ограничения применения.

Сценарии применения

распознавание именованных сущностей в тексте
разметка организаций, персон и мест в многоязычных документах
извлечение сущностей из новостей и веб-текстов

Ограничения

Оценка F1 0,8502 приведена для указанного оценочного набора; README не описывает его состав и ограничения переноса на другие данные. Контекст модели ограничен 514 токенами.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-all

This model is a fine-tuned version of xlm-roberta-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1701
F1: 0.8502

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: 5e-05
train_batch_size: 24
eval_batch_size: 24
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

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.2892	1.0	834	0.1831	0.8195
0.1562	2.0	1668	0.1670	0.8435
0.1019	3.0	2502	0.1701	0.8502

Framework versions

Transformers 5.13.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForTokenClassification
Ревизия весов: c7c60dc