Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-imdb

aroomahameed

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная модель DistilBERT для предсказания скрытых токенов и заполнения пропусков в тексте.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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

Это дообученная модель DistilBERT на базе distilbert/distilbert-base-uncased, опубликованная пользователем aroomahameed. По метаданным она использует архитектуру DistilBertForMaskedLM и предназначена для заполнения пропусков в тексте: модель предсказывает токен, скрытый в контексте. Карточка упоминает IMDb в названии, но не подтверждает назначение для анализа тональности и не описывает обучающий набор данных.

Модель работает с текстом и поддерживает контекст до 512 токенов. Опубликована в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. В карточке приведены значение loss 2,3681 и время подготовки модели 0,0027, но без описания протокола оценки эти числа не позволяют надёжно судить о качестве. README не раскрывает дополнительные ограничения или сценарии применения.

Сценарии применения

предсказание пропущенного слова в предложении
подстановка скрытого токена при анализе текста
проверка контекстно подходящих слов для англоязычного текста

Ограничения

README не описывает обучающий набор данных и не приводит подробных сведений об оценке качества; значение loss дано без контекста протокола. Несмотря на упоминание IMDb в названии, назначение для классификации тональности карточкой не подтверждается.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-imdb

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

Loss: 2.3681
Model Preparation Time: 0.0027

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: 64
eval_batch_size: 64
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: 3.0
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Model Preparation Time
2.5289	1.0	157	2.4057	0.0027
2.4843	2.0	314	2.3610	0.0027
2.4775	3.0	471	2.3681	0.0027

Framework versions

Transformers 5.16.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.8.5
Tokenizers 0.23.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DistilBertForMaskedLM
Ревизия весов: df8b854