Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-uncased
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-imdb

aquif11

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная BERT-модель для классификации текста, в первую очередь отзывов о фильмах по тональности.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

aquif11/bert-finetuned-imdb — дообученная модель BERT для классификации текста. В README указано, что она основана на bert-base-uncased; архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 136,7 млн параметров. Модель рассчитана на классификацию текстовых последовательностей, вероятно, для анализа отзывов о фильмах по датасету IMDb, что следует из названия репозитория.

Модель принимает текст и выдаёт метку класса. Контекст ограничен 512 токенами. В README приведено значение loss 0,0011 на оценочной выборке, однако датасет и методика оценки не описаны, поэтому это число не позволяет надёжно судить о качестве на других данных. Использование регулируется лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

Определение тональности отзывов о фильмах
Классификация отзывов IMDb на положительные и отрицательные
Автоматическая разметка текстовых отзывов
Классификация англоязычных пользовательских комментариев

Ограничения

Датасет обучения неизвестен, а описание модели и Intended uses & limitations в README не заполнены. Приведённый loss не сопровождается методикой оценки; контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели II.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

bert-finetuned-imdb

This model is a fine-tuned version of bert-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0011

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: 1

Training results

Framework versions

Transformers 5.16.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 5.0.1
Tokenizers 0.23.1

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: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: 305c47a