Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

sentiment-versioning-demo

Gwennji

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель DistilBERT для классификации текста.

164скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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

sentiment-versioning-demo — дообученная Gwennji модель на базе distilbert/distilbert-base-uncased для классификации текста. В метаданных указаны архитектура DistilBertForSequenceClassification, библиотека Transformers, формат safetensors и контекст до 512 токенов.

Модель подходит для применения в задачах текстовой классификации. README не описывает обучающую выборку, метки классов, результаты оценки или конкретные сценарии, поэтому специализацию на анализе тональности подтвердить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация коротких текстовых сообщений
Автоматическая категоризация пользовательских отзывов
Определение тональности текста, если это соответствует меткам модели

Ограничения

Не описаны обучающие данные, набор классов и результаты оценки; пригодность для анализа тональности не подтверждена README. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sentiment-versioning-demo

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased 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: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 32
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: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
No log	1.0	125	0.3502	0.854

Framework versions

Transformers 5.16.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 5.0.1
Tokenizers 0.23.1

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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: b455dce