Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 138 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: camembert · dense
Базовая модель: camembert-base
Опубликована: 10 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

camembert-cosmetic-finetuned

ymelka

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная CamemBERT для предсказания пропущенных токенов в текстах о косметике.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 июн 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

ymelka/camembert-cosmetic-finetuned — дообученная модель на основе almanach/camembert-base, разработанная для предсказания пропущенных токенов в тексте о косметике. Это CamemBERT с архитектурой CamembertForMaskedLM, 137,8 млн параметров и контекстом до 514 токенов. Модель опубликована в формате safetensors по лицензии MIT.

В README указан результат оценки Loss 0,7571, однако набор данных и подробности обучения не описаны. Поэтому применимость к конкретным косметическим текстам и качество на практических задачах требуют отдельной проверки.

Сценарии применения

Подстановка пропущенного слова в описаниях косметических средств
Подсказка вероятного продолжения косметического текста
Анализ языковых шаблонов в текстах о косметике

Ограничения

Данные обучения описаны как неизвестный датасет, а подробности и практические оценки качества отсутствуют; указанный Loss 0,7571 сам по себе не позволяет судить о качестве на прикладных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

camembert-cosmetic-finetuned

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

Loss: 0.7571

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: 16
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
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.1149	1.0	563	0.8718
0.8947	2.0	1126	0.7873
0.8586	3.0	1689	0.7679

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.2
Tokenizers 0.19.1

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: CamembertForMaskedLM
Ревизия весов: cd4cb90