Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 454 млн
Архитектура: roberta · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 18 авг 2026

Ссылки

roberta-large_MBTI_N_MBTI_agg_balanced_50_2e-05

Классификация текстаТекст → label

Модель RoBERTa Large для классификации текста с обозначением MBTI в названии, чьи классы и назначение не описаны в карточке.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 авг 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

DrinkIcedT/roberta-large_MBTI_N_MBTI_agg_balanced_50_2e-05 — модель классификации текста на базе архитектуры RoBERTa Large с 454,1 млн параметров. В README указано, что модель обучена с нуля на неизвестном наборе данных; название репозитория содержит обозначение MBTI, но карточка не раскрывает целевые классы и назначение классификации.

Модель принимает текст и выдаёт результат классификации. Для неё приведены метрики оценки: F1 0,6187 при пороге 0,88 и F1 0,6099 при пороге 0,5. Максимальная длина контекста — 514 токенов. Файлы весов представлены в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers.

README не описывает обучающие данные, предполагаемые сценарии, языковую поддержку или ограничения применимости, поэтому использовать модель для определения типа личности по MBTI без дополнительной проверки нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

экспериментальная классификация текстов по меткам модели
оценка качества классификатора на собственном наборе данных
изучение поведения RoBERTa Large в задаче классификации

Ограничения

Обучающий набор данных, целевые классы и поддерживаемые языки не описаны; качество на тестах ограничено указанными значениями F1 0,6187 и 0,6099. Лицензия не приведена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

roberta-large_MBTI_N_MBTI_agg_balanced_50_2e-05

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 7.0060
F1: 0.6187
Threshold: 0.88
F1 At 05: 0.6099

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
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 4
total_train_batch_size: 64
total_eval_batch_size: 64
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 400
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Threshold	F1 At 05
2.0477	0.3175	200	2.5684	0.5296	0.6800	0.4828
2.1048	0.6349	400	2.6116	0.5684	0.6800	0.4890
1.9532	0.9524	600	2.4409	0.5839	0.53	0.5768
1.8683	1.2698	800	2.3672	0.6192	0.4600	0.6040
1.6748	1.5873	1000	2.3152	0.6293	0.38	0.6105
1.6592	1.9048	1200	2.3786	0.6272	0.4600	0.6252
1.2141	2.2222	1400	2.9366	0.6401	0.23	0.6152
1.2171	2.5397	1600	2.8974	0.6375	0.17	0.6241
1.0817	2.8571	1800	2.9267	0.6348	0.32	0.6229
0.6025	3.1746	2000	4.0476	0.6229	0.78	0.6073
0.5875	3.4921	2200	3.9582	0.6323	0.4100	0.6297
0.5962	3.8095	2400	4.4399	0.6274	0.84	0.6115
0.3100	4.1270	2600	6.5255	0.6169	0.83	0.6093
0.3232	4.4444	2800	6.6788	0.6185	0.9	0.6051
0.3115	4.7619	3000	7.0060	0.6187	0.88	0.6099

Framework versions

Transformers 5.3.0
Pytorch 2.7.1
Datasets 4.8.5
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: ec5bcb2