/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
105 токенов
Параметры
115 млн
Архитектура
roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
20 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Roberta-NWPU

swadhindas324
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная авторегрессионная модель RoBERTa для генерации текста с контекстом 105 токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Roberta-NWPU — дообученная автором модель семейства RoBERTa с 114,8 млн параметров, реализованная как авторегрессионная языковая модель RobertaForCausalLM. В метаданных Hugging Face для неё указан текстовый ввод и задача генерации текста; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Контекст модели составляет 105 токенов.

Карточка не описывает назначение дообучения, обучающие данные, поддерживаемые языки и результаты оценки, поэтому практическое применение модели нельзя уточнить. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация короткого текста на основе текстового запроса
  • экспериментальная проверка авторегрессионной модели RoBERTa

Ограничения

Назначение дообучения, обучающие данные и качество модели не описаны; контекст ограничен 105 токенами. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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-NWPU

This model is a fine-tuned version of on an unknown 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: 0.0001
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • 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: 32
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.12.0+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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForCausalLM
Ревизия весов
ab428f5

0 моделей

    Создать бенчмарк