/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мая 2024

implicit_toxicity

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель BERT для выявления неявной токсичности в русскоязычных текстах.

6скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены25 мая 2024

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

arinakosovskaia/implicit_toxicity — русскоязычная модель классификации текста для выявления неявной токсичности. По метаданным это плотная модель семейства BERT на базе BertForSequenceClassification с 205,1 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; библиотека для работы — Transformers.

Модель предназначена для классификации русскоязычных текстов по признаку неявной токсичности, например для предварительной модерации пользовательских сообщений. Карточка не сообщает разработчика, обучающие данные, метрики, подробную схему меток или ограничения классификатора. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск скрытых оскорблений в комментариях
  • предварительная модерация русскоязычных публикаций
  • проверка сообщений на косвенно токсичные формулировки

Ограничения

В карточке не приведены обучающие данные, метрики качества и подробности о метках; результаты следует проверять на данных целевого сценария. Контекст ограничен 512 токенами.

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

Model Card for Model ID

Detect implicit toxicity in Russian (details will be later :))

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

text = <your_text>
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_name = 'arinakosovskaia/implicit_toxicity'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name).to(device)

encoded_text = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt').to(device)
outputs = model(encoded_text)

logits = outputs[0]
prob = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1)[:, 1]
prob.cpu().detach().numpy()[0]

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
0b32dad

0 моделей