Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 153 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 14 мар 2023

Ссылки

Hugging Face

roberta-base-ckb

razhan

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Модель RoBERTa для предсказания пропущенных токенов в текстах на центральнокурдском языке.

134скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мар 2023

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

razhan/roberta-base-ckb — модель на архитектуре RoBERTa, дообученная на базе roberta-base для заполнения пропусков в тексте. Она принимает текст с замаскированным токеном и предсказывает подходящие варианты для его замены. Модель содержит 153,2 млн параметров, имеет контекст длиной до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch.

Модель ориентирована на язык CKB (центральнокурдский). Её можно использовать для подстановки пропущенных слов и изучения языковых закономерностей в текстах на этом языке. В README обучающий датасет, результаты оценки и дополнительные сценарии применения не описаны. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

подстановка пропущенного слова в центральнокурдском тексте
подбор вероятных продолжений для замаскированного токена
анализ языковых закономерностей центральнокурдского

Ограничения

В README не приведены сведения об обучающем датасете и результатах оценки, поэтому качество и область надёжного применения модели не установлены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

roberta-base-ckb

This model is a fine-tuned version of roberta-base on the None dataset.

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:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 20
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.27.0.dev0
Pytorch 1.12.1
Datasets 2.10.1
Tokenizers 0.13.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RobertaForMaskedLM
Ревизия весов: 5cd974a