Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 454 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-large
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

CS221-roberta-large-finetuned-semeval

Kuongan

Классификация текстаТекст → label

Дообученная RoBERTa-large для классификации текста с опубликованными метриками оценки.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 дек 2024

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

CS221-roberta-large-finetuned-semeval — модель классификации текста, созданная дообучением FacebookAI/roberta-large. В карточке указаны результаты оценки: F1 0,7871, ROC AUC 0,8376, accuracy 0,5108 и loss 0,5173; назначение классов и подробности набора данных не описаны.

Модель содержит 454,1 млн параметров, использует архитектуру RoBERTa для классификации последовательностей и принимает текст с контекстом до 514 токенов. Она предназначена для текстовой классификации; оценки на тестовой выборке приведены в карточке, однако без описания данных и классов их практическую интерпретацию ограниченно возможно оценить. Распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

Классификация текстов по заданным категориям
Автоматическая разметка текстовых записей
Оценка принадлежности текста к классу
Сравнение вариантов классификатора для задачи SemEval

Ограничения

Карточка не описывает метки классов, обучающие данные и предполагаемые сценарии применения. Accuracy 0,5108 может указывать на ограничения качества, но без состава классов и протокола оценки результат трудно интерпретировать.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CS221-roberta-large-finetuned-semeval

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

Loss: 0.5173
F1: 0.7871
Roc Auc: 0.8376
Accuracy: 0.5108

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 adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 100
num_epochs: 20

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Roc Auc	Accuracy
0.4397	1.0	139	0.4066	0.7281	0.7978	0.3791
0.3197	2.0	278	0.3492	0.7382	0.7989	0.4531
0.2545	3.0	417	0.3468	0.7768	0.8311	0.4747
0.1612	4.0	556	0.3863	0.7558	0.8140	0.4603
0.1024	5.0	695	0.4171	0.7790	0.8313	0.4892
0.0534	6.0	834	0.4549	0.7776	0.8310	0.4856
0.0508	7.0	973	0.4772	0.7857	0.8374	0.4838
0.026	8.0	1112	0.5173	0.7871	0.8376	0.5108
0.0263	9.0	1251	0.5434	0.7840	0.8369	0.4856
0.0129	10.0	1390	0.5710	0.7811	0.8338	0.4819
0.009	11.0	1529	0.5823	0.7854	0.8368	0.5072

Framework versions

Transformers 4.47.1
Pytorch 2.5.1+cu121
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

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: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 82de511