See https://huggingface.co/ynie/roberta-large-snli_mnli_fever_anli_R1_R2_R3-nli
Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 454 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- roberta · dense
- Опубликована
- 27 авг 2024
Ссылки
roberta-large-snli_mnli_fever_anli_R1_R2_R3-nli
RoBERTa Large, дообученная для классификации текстовых пар по логическому следованию, нейтральности и противоречию.
29 983скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 авг 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
Это модель классификации текстовых пар на основе RoBERTa Large, опубликованная организацией garak-llm. Она обучена на SNLI, MultiNLI, ANLI и FEVER для вывода по двум текстам: следуют ли они друг из друга, нейтральны ли по отношению друг к другу или противоречат. В garak её используют как детектор для проверки того, опровергает ли ответ модели заданное утверждение.
Модель имеет около 454 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает текстовые пары с контекстом до 512 токенов. Выдаёт одну из трёх меток: entailment, neutral или contradiction. Лицензия — MIT. Языковые данные в метаданных не указаны, поэтому поддерживаемые языки нельзя надёжно перечислить.
Сценарии применения
- проверка, противоречит ли ответ заданному утверждению
- классификация отношений между гипотезой и посылкой
- проверка согласованности текстовых утверждений
- детектирование неподтверждённых или опровергающих утверждений
Ограничения
Модель классифицирует отношения между текстами, но сама по себе не проверяет утверждения по внешним источникам. Контекст ограничен примерно 512 токенами; языки обучения или поддерживаемые языки из доступных метаданных достоверно не установлены.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- RobertaForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 7504466