Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Архитектура: flaird · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

flaird-modernbert-large-concatenation-multitask-frozen

MahmoodAnaam

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель FlairD для классификации текстовых последовательностей с опубликованными метриками оценки.

128скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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-concatenation-multitask-frozen — модель классификации последовательностей на архитектуре FlairD. В README указано, что она дообучена на неизвестном наборе данных; библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors.

Модель предназначена для классификации текста. README приводит результаты оценки: ROC-AUC 0,978, F1 0,97 и среднее значение метрик 0,966. Назначение классификационных меток, данные обучения и практические сценарии применения не описаны. Лицензия, размер модели, поддерживаемые языки и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

классификация текста по заданным меткам
оценка вероятности принадлежности текста к классу

Ограничения

Не описаны назначение классов, обучающий набор данных и поддерживаемые языки; базовая модель не названа. Интерпретация метрик и пригодность для конкретного сценария требуют дополнительной информации.

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.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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

flaird-modernbert-large-concatenation-multitask-frozen

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

Loss: 0.1842
Roc-auc: 0.978
Brier: 0.951
C@1: 0.944
F1: 0.97
F05u: 0.985
Mean: 0.966

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: 256
eval_batch_size: 256
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
0.2536	0.1000	1984	0.2318	0.955	0.92	0.901	0.947	0.975	0.94
0.2143	0.2000	3968	0.2005	0.971	0.902	0.843	0.912	0.962	0.918
0.1967	0.3001	5952	0.1842	0.978	0.951	0.944	0.97	0.985	0.966
0.1871	0.4001	7936	0.1738	0.981	0.913	0.858	0.921	0.966	0.928
0.1804	0.5001	9920	0.1663	0.984	0.948	0.931	0.963	0.983	0.962
0.1731	0.6001	11904	0.1620	0.985	0.936	0.915	0.954	0.98	0.954
0.1676	0.7001	13888	0.1572	0.987	0.947	0.925	0.96	0.983	0.96
0.1664	0.8002	15872	0.1546	0.987	0.954	0.938	0.967	0.985	0.966
0.1649	0.9002	17856	0.1537	0.988	0.954	0.936	0.966	0.985	0.966
0.1644	1.0	19836	0.1534	0.988	0.952	0.933	0.964	0.984	0.964

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: da3942e