/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
468 млн
Архитектура
megatron-bert · dense
Опубликована
14 дек 2022

megatron-bert-large-swedish-cased-165-zero-shot

Классификация текстаТекст → label7 профессий

Шведская модель Megatron-BERT для классификации текстов по заданным пользователем категориям без отдельного обучения на этих категориях.

1 000скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 ноя 2023

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

Megatron-BERT-large Swedish 165k for zero-shot classification — шведская модель для классификации текста без заранее заданного набора классов. Её разработала KBLab на основе Megatron-BERT-large-165k: модель дообучили на задачах QNLI, а затем MNLI. Архитектура — плотный Megatron-BERT для классификации последовательностей, размер — 468,3 млн параметров.

Модель предназначена для присвоения тексту меток из пользовательского списка категорий через pipeline zero-shot classification в Hugging Face Transformers. Это подходит, например, для сортировки шведских текстов по темам или проверки их соответствия заданным утверждениям. Поддерживается шведский язык; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • распределение шведских текстов по пользовательским темам
  • маршрутизация обращений по категориям
  • отнесение новостей к заданным рубрикам
  • проверка соответствия текста заданному утверждению

Ограничения

Ограничена контекстом до 512 токенов и ориентирована на шведский язык. Качество для других языков и областей в предоставленных материалах не описано.

Для каких профессий подходит7

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

Megatron-BERT-large Swedish 165k for zero-shot classification

This model is based on Megatron-BERT-large-165k (https://huggingface.co/KBLab/megatron-bert-large-swedish-cased-165k). It was fine-tuned on the QNLI task and further fine-tuned on the MNLI task. The model can be used with the Hugging Face zero-shot classification pipeline.

You can read more about the model on our blog.

Usage

>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline(
...     "zero-shot-classification",
...     model="KBlab/megatron-bert-large-swedish-cased-165-zero-shot"
... )
>>> classifier(
...     "Ruben Östlunds ”Triangle of sadness” nomineras till en Golden Globe i kategorin bästa musikal eller komedi.",
...     candidate_labels=["hälsa", "politik", "sport", "religion", "nöje"],
...     hypothesis_template="Detta exempel handlar om {}.",
... )
{'sequence': 'Ruben Östlunds ”Triangle of sadness” nomineras till en Golden Globe i kategorin bästa musikal eller komedi.',
 'labels': ['nöje', 'sport', 'religion', 'hälsa', 'politik'],
 'scores': [0.9274595379829407,
  0.025105971843004227,
  0.018440095707774162,
  0.017049923539161682,
  0.011944468133151531]}

Citation

@misc{sikora2023swedish,
  author = {Sikora, Justyna},
  title = {The KBLab Blog: Swedish zero-shot classification model},
  url = {https://kb-labb.github.io/posts/2023-02-12-zero-shot-text-classification/},
  year = {2023}
}

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
MegatronBertForSequenceClassification
Ревизия весов
d30d440

0 моделей