/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
xlm-roberta-base
Опубликована
11 мар 2024

xlm-roberta-base-pure-indian-annotations

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная многоязычная XLM-RoBERTa Base для классификации текста, с названием, указывающим на аннотации, связанные с Индией.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 мар 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 reecursion123/xlm-roberta-base-pure-indian-annotations — дообученная версия многоязычной XLM-RoBERTa Base от Facebook AI для классификации текста. Она содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLMRobertaForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В README указаны accuracy 0,8 и loss 0,5906 на оценочной выборке.

Название модели указывает на аннотации, связанные с Индией, однако описание задачи, схема классов и данные для обучения в карточке не раскрыты. Модель подходит для текстовой классификации, но её точное назначение и пригодность для конкретного набора данных следует проверять отдельно. Распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • классификация текстов на целевые категории
  • применение как классификатора для индийских аннотаций при известной схеме меток
  • оценка качества классификации на похожем наборе данных

Ограничения

В карточке не описаны обучающий набор данных, классы и точное целевое назначение, поэтому нельзя подтвердить соответствие модели конкретному сценарию. Указанные accuracy 0,8 и loss 0,5906 относятся к оценочной выборке, подробности которой не приведены.

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

xlm-roberta-base-pure-indian-annotations

This model is a fine-tuned version of FacebookAI/xlm-roberta-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5906
  • Accuracy: 0.8

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 5

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.68491.0200.59460.8
0.70722.0400.59230.8
0.66823.0600.59400.8
0.70144.0800.59560.8
0.70125.01000.59060.8

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
30fbdeb

0 моделей