/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_3
Опубликована
22 июл 2024

xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_4

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa для присвоения меток токенам в текстовой последовательности.

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

khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_4 — дообученная модель семейства XLM-RoBERTa для классификации токенов. Она предназначена для задач разметки последовательностей, где каждому токену назначается метка. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 514 токенов.

В README приведены результаты обучения на пятой эпохе: точность на обучающей выборке 0,619, на валидационной — 0,568; функция потерь на валидационной выборке — 0,6948. Датасет и конкретная схема меток не описаны, поэтому область применения и качество на иных данных определить нельзя. Модель основана на khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_3 и распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • присвоение меток словам и токенам в тексте
  • разметка последовательностей по заданной схеме меток
  • эксперименты с классификацией токенов на пользовательских данных

Ограничения

Датасет и схема меток не описаны; точность на валидационной выборке составляет 0,568, поэтому качество для конкретного сценария следует проверять 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_4

This model is a fine-tuned version of khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_3 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.2883
  • Train Accuracy: 0.6190
  • Validation Loss: 0.6948
  • Validation Accuracy: 0.5680
  • 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
0.66740.54930.62920.54910
0.61930.55400.64280.55141
0.50890.57620.64670.56012
0.41810.59270.67350.56103
0.33880.60850.70710.56404
0.28830.61900.69480.56805

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
bcc204f

0 моделей