bert-base-uncased-finetuned-rte
Англоязычная модель на базе BERT для определения логического следования между парами предложений.
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
Ruizhou/bert-base-uncased-finetuned-rte — модель классификации последовательностей на архитектуре BERT-base, дообученная для задачи Recognizing Textual Entailment (RTE). Она определяет, следует ли гипотеза из заданного текста, и предназначена для классификации пар предложений на английском языке. По метаданным, модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Базовая модель — google-bert/bert-base-uncased. Разработчик и лицензия для конкретной версии не подтверждены доступными источниками.
Сценарии применения
- проверка, следует ли гипотеза из исходного текста
- классификация пар предложений по текстовому следованию
- оценка текстовых гипотез в задачах NLI
Ограничения
Модель предназначена для английской задачи RTE и не является универсальным классификатором. Её максимальный контекст составляет 512 токенов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 92df71c