ailist/ Модель

Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 435 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: gbert-large
Опубликована: 21 авг 2026

Ссылки

gbert-large-privacy-policy-content-securityprivacy

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Немецкоязычная модель BERT для классификации фрагментов политик конфиденциальности по теме Security/Privacy.

87скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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

Immerwinter/gbert-large-privacy-policy-content-securityprivacy — немецкоязычная модель классификации текста на базе BERT, дообученная на deepset/gbert-large. Она предназначена для отнесения фрагментов политики конфиденциальности к теме Security/Privacy в рамках конвейера анализа документов. Архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 434,5 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX.

Модель принимает текст и выдаёт метку классификации. В карточке перечислены темы политики конфиденциальности, однако описание разметки не уточняет, как именно этот чекпойнт соотносится с отдельными темами. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация разделов политики конфиденциальности
поиск упоминаний безопасности и приватности в документах
маркировка фрагментов документов для анализа политики конфиденциальности

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не описывает схему меток, обучающие данные и показатели качества модели.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepPrivacy - privacy policy analysis pipeline

Scope: Content - Security/Privacy

Language: German

Fine-tuned from `deepset/gbert-large` on 4003 annotated sentences.

Categories: `Certifications` - `ContractualSecurityMeasures` - `OrganisationalSecurityMeasures` - `PhysicalSecurityMeasures` - `SecurityHints` - `TechnicalPrivacyMeasures` - `TechnicalSecurityMeasures` - `TransmissionSecurity` - `Other`

All models for this analysis pipeline:

Content: Audience - Contact - Control - Deletion - LegalBasis - Policy - Processing - Purpose - Retention - Security/Privacy - Selling - Sharing - ThirdParty - UserRights

English version

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: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: 6853990

0 моделей

Создать бенчмарк