Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-portuguese-cased
Библиотека: transformers
Опубликована: 18 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

bertimbau_base

hilariooliveira

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Дообученная португалоязычная BERT-модель для классификации текста.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июн 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

hilariooliveira/bertimbau_base — дообученная модель классификации текста на основе neuralmind/bert-base-portuguese-cased. Она использует архитектуру BERT с примерно 136,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. По карточке модели, на оценочном наборе получены loss 0,1139 и F1 0,9310. Назначение модели — классификация текстов; конкретные классы, данные обучения и сценарии применения не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

классификация текстовых последовательностей на размеченные классы
оценка тональности португалоязычных текстов
категоризация португалоязычных сообщений

Ограничения

В README не описаны обучающий набор данных, целевые классы и предполагаемые сценарии применения; показатель F1 приведён без сведений о наборе оценки.

Для каких профессий подходит6

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 III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bertimbau_base

This model is a fine-tuned version of neuralmind/bert-base-portuguese-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1139
F1: 0.9310

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: 5e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.0469	1.0	313	0.1093	0.9321
0.0243	2.0	626	0.1139	0.9310

Framework versions

Transformers 5.10.2
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

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: edbe71b