/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 июл 2025

miki_cls_v3-roberta

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Модель RoBERTa для классификации текстов по заранее заданным категориям.

409скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июл 2025

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

ddimri/miki_cls_v3-roberta — модель для классификации текстов, опубликованная на Hugging Face и предназначенная для использования через библиотеку Transformers. В карточке модели разработчик и конкретный набор классов не указаны.

Модель основана на архитектуре RoBERTa и содержит около 151,8 млн параметров. Она поддерживает задачу text-classification и рассчитана на входные последовательности длиной до 514 токенов. Сведения о поддерживаемых естественных языках, модальностях, обучающих данных, результатах оценки и лицензии в доступных материалах отсутствуют.

Модель может применяться для отнесения текстов к заранее определённым категориям в прикладных системах, если набор меток и соответствующая область определены при обучении модели. Для продуктивного использования необходимо проверить соответствие её меток, языка и распределения данных конкретной задаче.

Сценарии применения

  • классификация текстов по заданным меткам
  • распределение входящих сообщений по категориям
  • автоматическая маршрутизация текстовых обращений
  • фильтрация и сортировка документов по классам

Ограничения

В карточке отсутствуют сведения о языке и наборе классов, обучающих данных, метриках качества и лицензии; поэтому применимость модели к конкретной предметной области необходимо проверять отдельно.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
81b7ac9

0 моделей