Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Архитектура: flaird · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

flaird-modernbert-large-attention-single-task

MahmoodAnaam

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель FlairD для классификации текстовых последовательностей.

126скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 2026

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

MahmoodAnaam/flaird-modernbert-large-attention-single-task — дообученная модель классификации последовательностей на базе архитектуры FlairD. Она предназначена для отнесения текста к одному из классов; конкретная предметная область, набор меток и обучающие данные в карточке не раскрыты. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

В README приведены результаты оценки: loss 0,0018, ROC-AUC 0,999, C@1 0,987, F1 0,993, F0.5u 0,997 и средняя метрика 0,994. По этим значениям нельзя определить качество на других данных или понять, что означают все использованные метрики. Лицензия и подробные сведения о базовой модели не приведены.

Сценарии применения

классификация текста по заданным классам
оценка вероятности принадлежности текста к классу
экспериментальная оценка классификатора на размеченных данных

Ограничения

Предметная область, классы и обучающий набор данных не описаны, поэтому применимость к конкретным задачам неясна. Лицензия и идентификатор базовой модели не указаны в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

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.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.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

flaird-modernbert-large-attention-single-task

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0018
Roc-auc: 0.999
Brier: 0.991
C@1: 0.987
F1: 0.993
F05u: 0.997
Mean: 0.994

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: 128
eval_batch_size: 128
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED 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: 0.06
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Roc-auc	Brier	C@1	F1	F05u	Mean
0.0070	0.1000	3968	0.0067	0.993	0.967	0.956	0.977	0.99	0.977
0.0053	0.2000	7936	0.0049	0.996	0.964	0.949	0.973	0.989	0.974
0.0039	0.3001	11904	0.0042	0.998	0.985	0.979	0.989	0.995	0.989
0.0033	0.4001	15872	0.0041	0.998	0.966	0.954	0.976	0.99	0.977
0.0028	0.5001	19840	0.0029	0.999	0.985	0.979	0.989	0.995	0.99
0.0022	0.6001	23808	0.0026	0.999	0.983	0.977	0.988	0.995	0.988
0.0021	0.7001	27776	0.0021	0.999	0.99	0.986	0.993	0.997	0.993
0.0018	0.8002	31744	0.0019	0.999	0.989	0.985	0.992	0.997	0.992
0.0015	0.9002	35712	0.0018	0.999	0.991	0.987	0.993	0.997	0.994
0.0016	1.0	39672	0.0018	0.999	0.991	0.987	0.993	0.997	0.994

Framework versions

Transformers 5.16.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.23.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: FlairdForSequenceClassification
Ревизия весов: 67712a9