/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense

multiberts_seed_0_ft_4

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная англоязычная BERT-модель для классификации текста.

66скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 2022

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

Jeevesh8/multiberts_seed_0_ft_4 — модель для классификации текста на базе BERT, опубликованная пользователем Jeevesh8 и основанная на MultiBERTs Seed 0 от Google. Модель предназначена для задач text classification и загружается через Transformers; её исходная архитектура представляет собой BERT-base uncased, предварительно обученный на английском языке с использованием masked language modeling и next sentence prediction, а данный вариант дообучен для классификации текста.

Модель содержит около 136,7 млн параметров и поддерживает контекст до 512 токенов. Она подходит для присвоения текстам категорий или меток в прикладных классификационных сценариях, однако конкретная схема меток и исходный набор данных дообучения для этого варианта в доступных источниках не описаны. Модель не предназначена для генерации текста и ограничена английским языком и максимальной длиной контекста.

Сценарии применения

  • классификация англоязычных текстов по категориям
  • определение класса или метки для входного предложения
  • автоматическая фильтрация текстовых документов
  • оценка принадлежности текста к заданным классам

Ограничения

Конкретные метки классов и данные дообучения этой версии не описаны в доступной карточке модели. Модель рассчитана на английский язык и обрабатывает контекст длиной до 512 токенов.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
5ce5eb1

0 моделей