Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 30 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

cond_ft_none_on_reddit__prcnt_100__test_run_False__roberta-base

emilylearning

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная на данных Reddit модель RoBERTa-base для классификации токенов в текстовых последовательностях.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 2022

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 emilylearning/cond_ft_none_on_reddit__prcnt_100__test_run_False__roberta-base опубликована пользователем emilylearning на Hugging Face. Это модель RoBERTa-base, дообученная на данных Reddit; метаданные относят её к задаче token classification. Архитектура содержит около 151,8 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель предназначена для классификации отдельных токенов в последовательности, однако конкретный набор меток и прикладная интерпретация результатов в доступных источниках не раскрыты. Модальность — текстовая; сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии не установлены.

Сценарии применения

разметка токенов в комментариях Reddit
извлечение сущностей из текстов Reddit
последовательная классификация слов и фрагментов текста

Ограничения

Конкретные классы меток и поддерживаемые языки не определены в доступных источниках, поэтому применимость модели к конкретной схеме разметки требует проверки.

Для каких профессий подходит3

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.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RobertaForTokenClassification
Ревизия весов: 00dfd2e