Дообученная RoBERTa выбирает контекстуально подходящее значение тагальского омографа из предложенных вариантов.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель piezoreile/roberta-tgl-base-tdr-finetuned — дообученная RoBERTa для выбора правильного значения тагальского омографа в заданном контексте. Она принимает предложение вместе с целевым омографом и вариантом значения в формате, описанном в карточке модели, и оценивает варианты; выбирают вариант с наибольшим логитом. Модель основана на jcblaise/roberta-tagalog-base, содержит 136,3 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов.
Чекпойнт выбран по точности на валидации; указано, что бенчмарк не использовался при обучении и выборе чекпойнта. Для инференса предназначены экспортированный токенизатор и файл mcq_spec.json. Модель опубликована под лицензией CC BY-SA 4.0.
Модель предназначена для заданного формата выбора значения омографа и требует экспортированный токенизатор и mcq_spec.json. Карточка не приводит численных результатов качества.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Full fine-tuning of jcblaise/roberta-tagalog-base. Input: bare sentence paired with Target: {homograph}. Candidate: {choice}. Select the candidate with highest logit. Use the exported tokenizer and mcq_spec.json.
Smoke-test model: False. Best checkpoint selected by validation accuracy. Training and validation data hashes are in training_config.json. The benchmark is not used for training or checkpoint selection.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · multiple-choice
Подбираем GPU…