Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-uncased
Опубликована: 3 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

star-predictor

Yanni8

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на отзывах о приложениях англоязычная BERT-модель для классификации текста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 дек 2023

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

star-predictor — модель классификации текстов на основе BERT, дообученная разработчиком Yanni8 на наборе данных app_reviews. Она предназначена для классификации отзывов о приложениях; карточка не описывает конкретные классы и показатели качества. Модель содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Базовая модель google-bert/bert-base-uncased ориентирована на английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация отзывов о мобильных приложениях
автоматическая сортировка отзывов по категориям
анализ пользовательских отзывов о приложениях

Ограничения

README не сообщает, какие именно классы предсказывает модель и каково её качество; 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 III.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

star-predictor

This model is a fine-tuned version of bert-base-uncased on the app_reviews 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: 1e-07
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.1+cu121
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

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: 4366ffc