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-de-it

creemur

Разметка токеновТекст → label5 профессий

Дообученная XLM-RoBERTa для разметки токенов и распознавания именованных сущностей на немецком и итальянском языках.

6скачиваний 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

Это модель XLM-RoBERTa-base, дообученная автором creemur для классификации токенов. По названию модели она предназначена для распознавания именованных сущностей на немецком и итальянском языках в рамках задачи PAN-X. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит 305,2 млн параметров; базовая модель — FacebookAI/xlm-roberta-base. Максимальная длина контекста составляет 514 токенов.

В README указаны результаты оценки: loss 0,2615 и F1 0,8317, но датасет и подробности оценки не раскрыты. Модель распространяется с лицензией MIT.

Сценарии применения

распознавание имен людей в немецком тексте
извлечение организаций из итальянских документов
разметка географических названий в немецких новостях
извлечение именованных сущностей из итальянских текстов

Ограничения

README не раскрывает обучающий датасет и детали оценки, поэтому указанный F1 0,8317 сложно интерпретировать или сопоставлять с другими моделями.

Для каких профессий подходит5

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 I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

I.1Поиск и навигация по информации

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-de-it

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

Loss: 0.2615
F1: 0.8317

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
0.7363	1.0	70	0.3044	0.7687
0.2699	2.0	140	0.2665	0.8090
0.1881	3.0	210	0.2615	0.8317

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: 700e1d7