/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
artificially-natural-roberta
Опубликована
28 янв 2024

artificially-natural-roberta-01

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная RoBERTa для классификации текста с заявленным F1 0,988 на оценочном наборе.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 янв 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

ConnyGenz разработала эту модель как дообученную версию ConnyGenz/artificially-natural-roberta для классификации текста. Она содержит 151,8 млн параметров, использует архитектуру RoBERTa и рассчитана на последовательности длиной до 514 токенов. На оценочном наборе модель показала F1 0,988 и loss 0,0778.

Модель подходит для классификации текстов в сценариях, где размечены нужные категории. Карточка не описывает набор категорий, обучающие данные или предполагаемую область применения, поэтому конкретный тип классификации установить нельзя. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • Классификация текстов по заданным категориям
  • Автоматическая разметка текстов в пользовательском пайплайне
  • Оценка принадлежности текста к классам обучающего набора

Ограничения

Карточка не сообщает, какие именно классы различает модель, и не описывает обучающий и оценочный наборы. Заявленный результат F1 относится только к указанному оценочному набору.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

artificially-natural-roberta-01

This model is a fine-tuned version of ConnyGenz/artificially-natural-roberta on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0778
  • F1: 0.988

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

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
No log1.02500.25690.957
0.03042.05000.11030.984
0.03043.07500.07780.988

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.1

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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
c7136d0

0 моделей