Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: longformer-base-4096
Опубликована: 24 авг 2023

Ссылки

Hugging Face

longformer-action-ro

LibrAI

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная модель Longformer для классификации длинных текстов.

186скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 авг 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

LibrAI/longformer-action-ro — дообученная LibrAI модель на базе allenai/longformer-base-4096 для классификации текста. Она использует архитектуру LongformerForSequenceClassification, содержит 151,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 4098 токенов. Модель подходит для классификации длинных текстов; README приводит результаты оценки: accuracy 0,964, precision 0,961, recall 0,936 и F1 0,946.

В README не описаны целевые классы, обучающая выборка и предполагаемые сценарии применения, поэтому назначение меток оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация длинных документов
Присвоение категорий текстовым последовательностям
Оценка текста по заданным классам

Ограничения

README не раскрывает целевые классы, обучающую выборку и конкретную область применения. Приведённые метрики относятся к оценочному набору, состав которого не описан.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

longformer-action-ro

This model is a fine-tuned version of allenai/longformer-base-4096 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1084
Accuracy: 0.964
Precision: 0.961
Recall: 0.936
F1: 0.946

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: 5e-05
train_batch_size: 64
eval_batch_size: 128
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Precision	Recall	F1
No log	1.0	89	0.2301	0.926	0.933	0.861	0.883
No log	2.0	178	0.1487	0.964	0.968	0.915	0.937
No log	3.0	267	0.1084	0.964	0.961	0.936	0.946

Framework versions

Transformers 4.31.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.0
Tokenizers 0.13.3

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: LongformerForSequenceClassification
Ревизия весов: bb1f0a0