/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_5
Опубликована
2 авг 2024

xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_6

Разметка токеновТекст → label3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa Large для классификации и разметки токенов в текстовых последовательностях.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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_6 — дообученная версия XLM-RoBERTa Large для классификации токенов. Она предназначена для задач разметки последовательностей, однако конкретный набор меток и прикладная область не описаны. Модель содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и использует контекст до 514 токенов. Опубликованы результаты пяти эпох обучения: точность на обучающей выборке — 0,5142, на валидационной — 0,3851; эти значения указывают на ограниченное качество и не подтверждают готовность к практическому применению. Обучающий датасет неизвестен. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • разметка токенов в текстовых последовательностях
  • эксперименты с классификацией токенов на пользовательском датасете
  • оценка переноса XLM-RoBERTa на задачу разметки последовательностей

Ограничения

Назначение меток и датасет не описаны; точность на валидации составляет 0,3851, поэтому качество для прикладного использования не подтверждено.

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_6

This model is a fine-tuned version of khadija69/xlmRobertaLarge_BIES_stem_1K_5 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.3959
  • Train Accuracy: 0.5142
  • Validation Loss: 1.2647
  • Validation Accuracy: 0.3851
  • 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
1.12040.36381.09260.36730
0.95370.38241.10730.37811
0.78760.42051.15410.37752
0.60050.45871.23970.37153
0.48530.49091.26720.38694
0.39590.51421.26470.38515

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
b4db2e8

0 моделей