/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense

bert-base-uncased-rte

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Англоязычная модель BERT для классификации текстовых пар в задаче распознавания логического следования (RTE).

1 449скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июн 2021

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

howey/bert-base-uncased-rte — модель классификации текстовых пар на основе BERT, опубликованная пользователем howey на Hugging Face. Она дообучена для задачи RTE (Recognizing Textual Entailment): по двум текстам определяет, следует ли гипотеза из предпосылки; подходит для распознавания текстового следования и противоречий в коротких фрагментах. Модель имеет архитектуру BertForSequenceClassification, около 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Это англоязычная модель на базе bert-base-uncased; поддерживает входной текст и выдаёт метки классификации. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензию и ограничения точности по имеющимся источникам установить нельзя.

Сценарии применения

  • проверка, следует ли утверждение из исходного текста
  • классификация пары «предпосылка — гипотеза»
  • определение противоречий между короткими фрагментами текста

Ограничения

Модель специализирована на английской задаче RTE и ограничена максимальной длиной входа в 512 токенов. Лицензия и результаты оценки качества в доступных источниках не установлены.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
7e6c187

0 моделей