Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 212 млн
- Архитектура
- deberta-v2 · dense
- Опубликована
- 27 июн 2024
Ссылки
deberta-v3-rel-class
Модель ORBIS Marianne на базе DeBERTa-v3 классифицирует отношения между аргументативными высказываниями или компонентами.
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
orbis-marianne/deberta-v3-rel-class — модель ORBIS Marianne на базе DeBERTa-v3 для классификации отношений между аргументативными высказываниями или компонентами аргументации. Она входит в набор моделей Argumentation Mining Transformers Module, предназначенный для обнаружения аргументативных компонентов, классификации высказываний и отношений между ними. Репозиторий разработчика описывает отдельную задачу классификации отношений на уровне последовательностей; карточка Hugging Face указывает text-classification и архитектуру DebertaV2ForSequenceClassification.
Модель принимает текст и возвращает метку класса. Размер — около 211,6 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Метаданные не указывают поддерживаемые языки, поэтому конкретный язык не заявляю. Ограничение длины входа означает, что длинные последовательности могут обрезаться. Лицензию по доступным данным установить не удалось.
Сценарии применения
- определение типа отношения между аргументативными высказываниями
- классификация связей между компонентами аргументации
- анализ структуры аргументов в тексте
Ограничения
Максимальная длина входа составляет 512 токенов, поэтому более длинные последовательности могут обрезаться. Поддерживаемые языки и условия лицензии по доступным данным не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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
- DebertaV2ForSequenceClassification
- Ревизия весов
- baf02b2