Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: xlm-roberta-base
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 июл 2026

Ссылки

xlm-roberta-base-finetuned-panx-de

Разметка токеновТекст → label

Дообученная XLM-RoBERTa-base для присвоения меток токенам в текстовых последовательностях, с немецкоязычным вариантом PAN-X.

4скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 2026

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 srmjfba/xlm-roberta-base-finetuned-panx-de — дообученная для классификации токенов версия XLM-RoBERTa-base, опубликованная на Hugging Face. Архитектура содержит около 305,2 млн параметров; модель принимает текст и присваивает метки отдельным токенам. Контекст составляет до 514 токенов.

Модель предназначена для задач разметки последовательностей. Суффикс panx-de указывает на немецкоязычный вариант PAN-X, однако карточка не описывает обучающий набор и точное назначение меток, поэтому конкретную схему разметки подтвердить нельзя. В карточке приведены результаты оценки: F1 0,8632 и loss 0,1379.

Модель распространяется по лицензии MIT. Практическое качество зависит от соответствия входных текстов и меток целевому сценарию; сведения о точных ограничениях и обучающих данных отсутствуют.

Сценарии применения

разметка токенов в немецкоязычных текстах
распознавание именованных сущностей в немецких текстах при соответствующей схеме меток
извлечение сущностей из немецких документов
оценка и сравнение моделей разметки последовательностей

Ограничения

Обучающий датасет и точная схема меток не описаны; приведённые F1 и loss относятся только к указанной оценочной выборке. Контекст ограничен 514 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xlm-roberta-base-finetuned-panx-de

This model is a fine-tuned version of xlm-roberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1379
F1: 0.8632

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: 24
eval_batch_size: 24
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.2598	1.0	525	0.1546	0.8228
0.1271	2.0	1050	0.1427	0.8470
0.0817	3.0	1575	0.1379	0.8632

Framework versions

Transformers 4.57.1
Pytorch 2.12.1+cu130
Datasets 5.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · token-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForTokenClassification
Ревизия весов: 8838fac