Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 395 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: modernbert · dense
Базовая модель: ModernBERT-large
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

modernBERT-large-claim-agent_v5

Inabia-AI

Классификация текстаТекст → label

Дообученный энкодер ModernBERT для классификации текста, с контекстом до 8192 токенов.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 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

Inabia-AI разработала modernBERT-large-claim-agent_v5 — модель классификации текста, дообученную на базе answerdotai/ModernBERT-large. Она содержит 394,7 млн параметров, построена на архитектуре ModernBERT для классификации последовательностей и принимает текст длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для классификации текстов; название указывает на работу с утверждениями, однако карточка не описывает конкретные метки или сценарий классификации.

В README приведены результаты оценки: accuracy 0,8851, precision 0,9180, recall 0,8485 и F1 0,8819. Сведения о наборе данных, условиях оценки и назначении меток не раскрыты, поэтому эти показатели не позволяют оценить пригодность модели для конкретной задачи. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация текстов по заданным меткам
оценка и разметка текстовых утверждений
классификация длинных документов

Ограничения

README не описывает набор данных, метки классов и условия оценки, поэтому приведённые метрики нельзя напрямую переносить на пользовательские данные. Англоязычная базовая модель указывает на английскую ориентацию, но языки дообучения отдельно не уточнены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

modernBERT-large-claim-agent_v5

This model is a fine-tuned version of answerdotai/ModernBERT-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.6777
Accuracy: 0.8851
Precision: 0.9180
Recall: 0.8485
F1: 0.8819

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: 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
lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Precision	Recall	F1
0.4140	1.0	126	0.3235	0.8621	0.8810	0.8409	0.8605
0.1595	2.0	252	0.3840	0.8659	0.9145	0.8106	0.8594
0.0377	3.0	378	0.6777	0.8851	0.9180	0.8485	0.8819

Framework versions

Transformers 5.12.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 5.0.0
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: ModernBertForSequenceClassification
Ревизия весов: 73b634b