/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

distilbert-rotten-tomatoes

SamirFaragHarb
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная англоязычная DistilBERT-модель для классификации текстов, связанная по названию с отзывами Rotten Tomatoes.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 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

SamirFaragHarb/distilbert-rotten-tomatoes — англоязычная модель классификации текста, созданная дообучением DistilBERT distilbert/distilbert-base-uncased. По названию репозитория модель связана с отзывами о фильмах Rotten Tomatoes, однако README не уточняет набор меток и характеристики обучающих данных.

Модель предназначена для классификации текста; доступный контекст составляет до 512 токенов. Она использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • классификация отзывов о фильмах
  • определение тональности рецензий
  • классификация коротких англоязычных текстов

Ограничения

README не описывает метки классов, обучающие данные и результаты оценки; пригодность для задач за пределами классификации отзывов не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.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-rotten-tomatoes

This model is a fine-tuned version of distilbert/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: 2e-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: 2

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.13.0
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.0
  • 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
21dafdf

0 моделей

    Создать бенчмарк