Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 июн 2026

Ссылки

distilbert-imdb-sentiment

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная англоязычная DistilBERT-модель для классификации текста, вероятно, предназначенная для анализа тональности отзывов о фильмах.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 июн 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

Maryamnaeem12/distilbert-imdb-sentiment — дообученная модель DistilBERT для классификации текста. Карточка указывает на настройку distilbert-base-uncased на датасете с неизвестным составом; название репозитория предполагает анализ тональности отзывов о фильмах на IMDb, но README этого не подтверждает. Модель построена на архитектуре DistilBertForSequenceClassification, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов.

Модель подходит для классификации текста, вероятно, для определения тональности отзывов. Языковая основа distilbert-base-uncased ориентирована на английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит сведений о метках классов, обучающем датасете или результатах оценки, поэтому качество и точный сценарий применения по карточке подтвердить нельзя.

Сценарии применения

определение тональности англоязычных отзывов о фильмах
классификация текста на категории тональности
автоматическая разметка отзывов для последующего анализа

Ограничения

README не подтверждает назначение для отзывов IMDb и не описывает обучающий набор, классы или качество модели. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели 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

distilbert-imdb-sentiment

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on an unknown dataset.

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: 3e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
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: linear
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
No log	1.0	25	0.6870	0.52

Framework versions

Transformers 5.12.0
Pytorch 2.11.0+cpu
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: 780a59c