/ Модель

Характеристики

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

flaird-modernbert-large-concatenation-single-task

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель классификации текста на архитектуре Flaird, для которой в карточке приведены высокие метрики оценки.

127скачиваний 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

flaird-modernbert-large-concatenation-single-task — модель классификации последовательностей на архитектуре FlairdForSequenceClassification, опубликованная MahmoodAnaam. Она представлена как дообученная модель и предназначена для классификации текста. В README приведены результаты оценки: ROC-AUC 0,999, F1 0,993 и другие метрики; назначение классов и подробности оценки не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers.

Сценарии применения

  • классификация текстовых последовательностей
  • оценка текстов по заданным классам

Ограничения

В карточке не указаны базовая модель, обучающий датасет, назначение классов и поддерживаемые языки; поэтому приведённые метрики нельзя уверенно связать с конкретным пользовательским сценарием.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

flaird-modernbert-large-concatenation-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: 0.99
  • C@1: 0.987
  • F1: 0.993
  • F05u: 0.997
  • Mean: 0.993

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 LossEpochStepValidation LossRoc-aucBrierC@1F1F05uMean
0.00630.100039680.00600.9940.9670.9580.9780.990.977
0.00570.200079360.00500.9970.9590.9420.9690.9870.971
0.00420.3001119040.00350.9980.9810.9740.9860.9940.986
0.00320.4001158720.00350.9980.9750.9650.9820.9920.982
0.00290.5001198400.00320.9980.9780.9690.9840.9930.984
0.00240.6001238080.00260.9990.9830.9770.9880.9950.988
0.00210.7001277760.00220.9990.9870.9820.9910.9960.991
0.00210.8002317440.00190.9990.9890.9850.9920.9970.993
0.00160.9002357120.00190.9990.9890.9860.9930.9970.993
0.00171.0396720.00180.9990.990.9870.9930.9970.993

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
d036ca6

0 моделей