Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-de

h1nadesu

Разметка токеновТекст → label6 профессий

Дообученная XLM-RoBERTa Base для распознавания именованных сущностей в немецком тексте.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 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 h1nadesu/xlm-roberta-base-finetuned-panx-de — дообученная для классификации токенов версия XLM-RoBERTa Base. По названию модели и оценке на наборе PAN-X она предназначена для распознавания именованных сущностей на немецком языке: модель присваивает метки отдельным токенам текста. В README указаны loss 0,1610 и F1 0,8603 на оценочной выборке.

Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит 305,2 млн параметров; максимальная длина контекста — 514 токенов. Она принимает текст и выдаёт метки токенов. Распространяется по лицензии MIT. README не раскрывает классы сущностей и подробности обучения, а указанная оценка сама по себе не гарантирует качество на других данных.

Сценарии применения

извлечение имен людей из немецких текстов
поиск организаций в немецких документах
выделение географических названий в немецких текстах

Ограничения

README не описывает набор меток и обучающие данные; F1 0,8603 приведён только для указанной оценочной выборки и не гарантирует качество на других текстах.

Для каких профессий подходит6

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.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-de

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: 0.1610
F1: 0.8603

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: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.2843	1.0	715	0.1775	0.8271
0.1447	2.0	1430	0.1598	0.8503
0.0952	3.0	2145	0.1610	0.8603

Framework versions

Transformers 4.45.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 1.16.1
Tokenizers 0.20.3

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: 094e3c7