Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 434 млн
- Архитектура
- electra · dense
Ссылки
electra-large-mnli
Крупная англоязычная ELECTRA-модель для классификации отношений между парами текстов, дообученная на задаче MultiNLI.
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
howey/electra-large-mnli — англоязычная модель классификации текста на базе архитектуры ELECTRA-Large, опубликованная пользователем howey и предназначенная для задач, связанных с MultiNLI. ELECTRA разработана Google как Transformer-энкодер; данная версия дообучена для классификации отношений между парами текстов, например определения entailment, contradiction и neutral.
Модель содержит около 433,9 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Она работает с текстом, использует библиотеку Transformers и доступна через PyTorch. Модель подходит для классификации текстовых пар и zero-shot-подобных сценариев при передаче подходящих гипотез, но не является генеративной моделью и не предназначена для свободного создания текста.
В карточке модели лицензия не указана, поэтому условия коммерческого и производного использования следует уточнять у владельца репозитория и в файлах модели.
Сценарии применения
- определение логического следования между утверждениями
- выявление противоречий в паре текстов
- классификация текстовых пар как entailment, contradiction или neutral
- проверка соответствия гипотезы исходному тексту
- семантическая фильтрация и ранжирование текстовых пар
Ограничения
Модель ориентирована на английский язык и ограничена максимальным контекстом 512 токенов; она не генерирует свободный текст. Лицензия в карточке модели не указана.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ElectraForSequenceClassification
- Ревизия весов
- e5a82d8