/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
445 млн
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-Encoder-350M
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июл 2026

lfm25-encoder-agnews-smoke

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученный энкодер LiquidAI классифицирует новостные тексты AG News по четырём тематическим категориям.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июл 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

Модель davanstrien/lfm25-encoder-agnews-smoke — дообученный энкодер LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M для однозначной классификации новостных текстов. Она относит статьи к одной из четырёх категорий: World, Sports, Business или Sci/Tech. Модель содержит 444,6 млн параметров, использует архитектуру lfm2 с классификационной головой и работает с текстом; базовый энкодер поддерживает контекст до 128 000 токенов.

Чекпойнт предназначен для экспериментов с классификацией новостей и воспроизведения оценки на AG News. В карточке указаны accuracy 0,7575 и macro-F1 0,7568. Для загрузки через Transformers требуется trust_remote_code=True из-за пользовательской классификационной головы с mean pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Классификация новостей по темам «Мир», «Спорт», «Бизнес» и «Наука и технологии»
  • Разметка статей датасета AG News для экспериментов
  • Сравнение качества энкодеров на задаче классификации новостей

Ограничения

Для загрузки требуется trust_remote_code=True; README указывает, что vLLM требует стандартную архитектуру, которой у этой модели нет. По приведённой оценке accuracy составляет 0,7575, поэтому возможны ошибки классификации.

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

lfm25-encoder-agnews-smoke

LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M fine-tuned for single-label text classification on fancyzhx/ag_news.

  • Labels (4): World, Sports, Business, Sci/Tech
  • Date: 2026-07-28 16:37 UTC

[!NOTE] This model uses a custom classification head (mean pooling over a backbone without a native sequence-classification class), so loading requires trust_remote_code=True. vLLM serving requires a standard architecture.

Evaluation

MetricValue
accuracy0.7575
f1_macro0.7568

Usage

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("davanstrien/lfm25-encoder-agnews-smoke", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("davanstrien/lfm25-encoder-agnews-smoke", trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer("your text here", return_tensors="pt", truncation=True)
print(model.config.id2label[model(**inputs).logits.argmax().item()])

Reproduction

Produced on Hugging Face Jobs (gpu) with the train-classifier.py recipe from uv-scripts. Run it yourself:

hf jobs uv run --flavor gpu --secrets HF_TOKEN \
    https://huggingface.co/datasets/uv-scripts/classification/raw/main/train-classifier.py \
    fancyzhx/ag_news davanstrien/lfm25-encoder-agnews-smoke

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Для архитектуры lfm2 нет загрузчика под задачу fill-mask.

Класс архитектуры
EncoderForSequenceClassification
Ревизия весов
208946e

0 моделей