/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Опубликована
9 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

DistilledBert_HateSpeech_pretrain

agvidit1
Заполнение пропусковТекст → текст

Дообученная на базе DistilBERT модель для предсказания замаскированных слов в тексте.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

DistilledBert_HateSpeech_pretrain — модель на базе DistilBERT, дообученная разработчиком agvidit1 на неизвестном наборе данных. По метаданным это языковая модель для заполнения пропусков в тексте (fill-mask), с архитектурой DistilBertForMaskedLM, форматом safetensors и контекстом до 512 токенов. Несмотря на название, карточка не подтверждает специализацию на выявлении ненавистнических высказываний и не описывает обучающие данные или результаты оценки.

Модель подходит для восстановления замаскированных слов и экспериментов с задачей masked language modeling. Распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит сведений о качестве, ограничениях или целевом применении, поэтому пригодность для модерации контента по этой карточке установить нельзя.

Сценарии применения

  • подстановка пропущенного слова в предложении
  • предсказание вариантов для маскированного фрагмента текста
  • эксперименты с masked language modeling

Ограничения

Данные обучения, метрики и фактическая специализация на выявлении ненавистнических высказываний не описаны. Назначение следует считать ограниченным заполнением масок; пригодность для модерации не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DistilledBert_HateSpeech_pretrain

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: 5e-05
  • 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: 3.0

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 · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForMaskedLM
Ревизия весов
fa288c8

0 моделей

    Создать бенчмарк