/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_1
Опубликована
21 июл 2024

xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_2

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa large для классификации и разметки токенов в тексте.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июл 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

Модель khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_2 разработана как дообученная версия khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_1 на неизвестном наборе данных. Это XLM-RoBERTa large с архитектурой XLMRobertaForTokenClassification, предназначенная для классификации и разметки токенов в тексте. Модель содержит 658,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

В карточке приведены результаты на валидационной выборке после пяти эпох: точность 0,5520 и функция потерь 0,8697; обучающая точность составила 0,6458. Данные обучения и конкретные классы разметки не описаны, поэтому применимость к определённой задаче извлечения сущностей или тегирования следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • классификация токенов в тексте
  • разметка последовательностей токенов
  • эксперименты с XLM-RoBERTa для токенной классификации

Ограничения

Набор данных и схема классов не описаны. В README указана валидационная точность 0,5520; качество для конкретного применения необходимо оценивать отдельно.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_2

This model is a fine-tuned version of khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_1 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.3803
  • Train Accuracy: 0.6458
  • Validation Loss: 0.8697
  • Validation Accuracy: 0.5520
  • Epoch: 5

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_schedule_fn': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 1300, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'warmup_steps': 500, 'power': 1.0, 'name': None}, 'registered_name': 'WarmUp'}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossTrain AccuracyValidation LossValidation AccuracyEpoch
0.86190.53250.79010.54690
0.78130.54950.78940.54671
0.65410.57850.80680.54692
0.53150.60850.82940.54953
0.45350.62720.87340.54924
0.38030.64580.86970.55205

Framework versions

  • Transformers 4.42.3
  • TensorFlow 2.15.0
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · token-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
XLMRobertaForTokenClassification
Ревизия весов
25d30dc

0 моделей