/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-on-yelp-reviews-full
Опубликована
16 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

distilbert-on-yelp-reviews-full-epoch-2

BexRedpill
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на отзывах Yelp модель DistilBERT для классификации текстов, в частности отзывов.

48скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 мая 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

BexRedpill/distilbert-on-yelp-reviews-full-epoch-2 — дообученная модель классификации последовательностей на архитектуре DistilBERT, основанная на BexRedpill/distilbert-on-yelp-reviews-full. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для классификации текстов, а README сообщает о дообучении на датасете Yelp reviews.

В качестве сценария применения подходят классификация и анализ тональности отзывов о товарах или услугах. В README приведены результаты оценки: accuracy 0,6508, F1 0,6490, precision 0,6480 и recall 0,6508. Контекст модели — 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Классификация отзывов о ресторанах и услугах
  • Определение тональности пользовательских отзывов
  • Разметка отзывов для анализа клиентской обратной связи

Ограничения

На оценочном наборе указаны accuracy 0,6508 и F1 0,6490; метки классов и подробности обучающего и оценочного наборов в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIII.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-on-yelp-reviews-full-epoch-2

This model is a fine-tuned version of BexRedpill/distilbert-on-yelp-reviews-full on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8048
  • Accuracy: 0.6508
  • F1: 0.6490
  • Precision: 0.6480
  • Recall: 0.6508

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: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.39.3
  • Pytorch 2.1.2
  • 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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
2813dc0

0 моделей

    Создать бенчмарк