/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
212 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
deberta-v2 · dense
Базовая модель
deberta-v3-base
Библиотека
transformers
Опубликована
2 авг 2024

narcissism_continuous

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная DeBERTa-модель оценивает текст по непрерывной шкале нарциссизма.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 сен 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

narcissism_continuous — дообученная модель классификации последовательностей на базе microsoft/deberta-v3-base, опубликованная пользователем ajrayman. Она предназначена для оценки текста по непрерывной шкале нарциссизма. В карточке приведены результаты на наборе оценки: RMSE 0,2641, MAE 0,2130 и корреляция 0,3824; название обучающего набора данных не указано содержательно.

Модель использует архитектуру DeBERTa V2 для классификации текста, содержит 211,6 млн параметров и рассчитана на входную последовательность длиной до 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT. Результаты оценки и описание задачи не дают сведений о языке текста или применимости к другим шкалам и популяциям, поэтому такие свойства нельзя предполагать.

Сценарии применения

  • оценка выраженности нарциссических черт в тексте
  • получение непрерывной оценки нарциссизма для исследовательского анализа
  • сравнение текстов по оценке нарциссизма

Ограничения

В README не раскрыты обучающий набор данных, язык и ограничения применения; приведённая корреляция 0,3824 указывает на ограниченную согласованность оценок с целевыми значениями. Не следует трактовать оценку модели как клинический диагноз.

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

narcissism_continuous

This model is a fine-tuned version of microsoft/deberta-v3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0698
  • Rmse: 0.2641
  • Mae: 0.2130
  • Corr: 0.3824

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: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 1234
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.06
  • num_epochs: 8

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRmseMaeCorr
No log1.02330.06540.25580.21330.3370
No log2.04660.06450.25400.21000.3728
0.07023.06990.06790.26060.21400.3774
0.07024.09320.06980.26410.21300.3824

Framework versions

  • Transformers 4.44.1
  • Pytorch 1.11.0
  • Datasets 2.12.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
DebertaV2ForSequenceClassification
Ревизия весов
5c8659c

0 моделей