multiberts_seed_1_ft_3
Дообученная BERT-подобная модель Jeevesh8 для классификации текстов по заданным категориям.
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_1_ft_3 — модель классификации текста, опубликованная пользователем Jeevesh8 на Hugging Face. По названию она относится к семейству MultiBERTs и представляет дообученную версию BERT-подобной модели для классификации текстовых входов.
Модель предназначена для присвоения тексту одной или нескольких категорий в зависимости от разметки, использованной при дообучении. В метаданных указаны pipeline text-classification, архитектура BERT, поддержка Transformers и JAX, около 136,7 млн параметров и максимальная длина входа 512 токенов.
Ограничения связаны с отсутствием доступного описания конкретного набора классов и данных дообучения: применимость к определённой предметной области и качество на конкретной задаче требуют проверки. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия в доступных данных не указана.
Сценарии применения
- классификация коротких текстов
- присвоение тексту одной из категорий
- инференс классификатора через Transformers pipeline
Ограничения
Не опубликованы надёжные сведения о конкретных классах, датасете дообучения и целевой предметной области, поэтому качество для конкретной задачи необходимо проверять отдельно. Максимальная длина входа составляет 512 токенов.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 915a002