/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
tupi-bert-base-portuguese-cased
Опубликована
28 окт 2025

tybyria-v2.1

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор на основе BERT для выявления признаков анти-ЛГБТКИА+-языка в текстах на бразильском португальском с последующей проверкой человеком.

25скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены25 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

TybyrIA v2.1 — классификатор текста, разработанный правозащитной организацией Código Não Binário для выявления признаков анти-ЛГБТКИА+-языка в бразильском португальском. Модель на основе BERT/Tupi-BERT дообучена для классификации текстов как враждебных или невраждебных в контексте анти-ЛГБТКИА+-насилия.

Модель предназначена для исследовательской работы, документирования насилия и первичной сортировки больших массивов текста с последующей проверкой человеком. Это ранняя публичная версия, помеченная авторами как устаревшая: актуальная версия — v2.2. Она содержит 136,1 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Поддерживаемый язык — португальский, прежде всего бразильский вариант. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors.

Классификатор помогает находить тексты для проверки, но не предназначен для автоматической блокировки, удаления контента, наказания или оценки людей. Его выходы требуют человеческой проверки. Лицензия весов — MIT; данные обучения опубликованы отдельно под CC-BY-NC-SA-4.0.

Сценарии применения

  • первичная сортировка публикаций на предмет анти-ЛГБТКИА+-ненависти
  • поиск враждебных сообщений в социальных сетях
  • документирование случаев анти-ЛГБТКИА+-насилия
  • подготовка текстов для ручной модерации
  • исследовательский анализ анти-ЛГБТКИА+-дискурса

Ограничения

Модель устарела: авторы указывают, что актуальна версия v2.2. Она предназначена только для сигнализации текстов с обязательной проверкой человеком и не должна использоваться для автоматических санкций или оценки людей.

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

🏳️‍🌈 TybyrIA v2.1 (legado)

Esta é a primeira versão pública da TybyrIA, de outubro de 2025. Hoje é legado. A versão atual é a v2.2.

A TybyrIA é um modelo de IA especializado em identificar indícios de discurso de ódio anti-LGBTQIA+ em português brasileiro.

Tecnicamente, é um classificador de texto baseado em BERT/Tupi-BERT, ajustado para classificar textos como hostis ou não hostis no contexto de violência anti-LGBTQIA+.

🌱 De onde veio

É um protótipo feito por uma organização de direitos humanos, não nasceu em um laboratório de IA e sim em meio a uma onda coordenada de ódio.

Em 2024, o podcast Entre Amigues virou alvo de uma mobilização organizada de ataques anti-LGBTQIA+ que atravessou Instagram, TikTok, YouTube e X. Denunciamos às plataformas. Elas não agiram. Construímos a TybyrIA para conseguir medir com nossas próprias mãos o que elas se recusavam a reconhecer.

A anotação foi feita à mão pela própria Código Não Binário e pessoas colaboradoras. O treino rodou em computadores pessoais, com recursos limitados, doados por fundos de direitos humanos. O relatório que originou este modelo registra os "reduzidos recursos humanos, financeiros e psicológicos da organização e da equipe".

Somos uma organização de direitos humanos que ousa ser também um laboratório popular e colaborativo de IA. Publicamos o modelo, os dados e as limitações porque quem é afetado por sistemas automatizados tem direito de auditá-los, inclusive os nossos.

O nome é de Tybyra do Maranhão, primeira vítima registrada de LGBTfobia em território brasileiro.

🎯 Para que serve, e para que não serve

Serve para sinalizar textos que merecem olhar humano, em pesquisa, documentação de violência e triagem de grandes volumes.

Não serve para bloquear, remover, punir ou pontuar ninguém automaticamente, nem mesmo com ajuste de sensibilidade.

📄 Licença

Pesos deste repositório: MIT. Dados de treino: CC-BY-NC-SA-4.0.

Desenvolvido pela Código Não Binário.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
97956a6

0 моделей