Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Core implementation of Jina XLM-RoBERTa
This implementation is adapted from XLM-Roberta. In contrast to the original implementation, this model uses Rotary positional encodings and supports flash-attention 2.
Weights from an original XLMRoberta model can be converted using the convert_roberta_weights_to_flash.py script in the model repository.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
У модели не указана задача, поэтому рантайм не знает, как её запускать.