Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased-finetuned-imdb
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

fintuned-distilbert-imdb-classification

hwting

Классификация текстаТекст → label

Дообученная DistilBERT-модель для классификации текста, прежде всего отзывов о фильмах.

6скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

hwting/fintuned-distilbert-imdb-classification — модель классификации текста на архитектуре DistilBERT, дообученная на основе hwting/distilbert-base-uncased-finetuned-imdb. Она предназначена для отнесения текста к классам; связь с IMDb в названии и базовой модели указывает на сценарий классификации отзывов о фильмах. В оценке, приведённой в README, указаны accuracy 0,9298 и F1 0,9302; набор данных, использованный для дообучения этой версии, не описан.

Модель принимает текст и выдаёт метки классов. Она использует Transformers, сохраняется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели из README относятся к указанному там тестовому набору и не гарантируют аналогичного качества на других данных.

Сценарии применения

Определение тональности отзывов о фильмах
Классификация английских текстов по меткам модели
Автоматическая разметка отзывов для анализа мнений

Ограничения

Данные для дообучения этой версии и подробное описание её классов в README отсутствуют. Указанные метрики получены на одном оценочном наборе, поэтому качество на других типах текста может отличаться.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

fintuned-distilbert-imdb-classification

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

Loss: 0.2013
Accuracy: 0.9298
F1: 0.9302

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	Accuracy	F1
0.2433	1.0	391	0.2010	0.9218	0.9201
0.1644	2.0	782	0.1867	0.9312	0.9311
0.1117	3.0	1173	0.2013	0.9298	0.9302

Framework versions

Transformers 5.8.0
Pytorch 2.11.0+cu130
Datasets 4.8.5
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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: d64061c