/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
95,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
climatebert-rereranker-fever
Опубликована
14 мар 2024

climatebert-rereranker-f-cf

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная RoBERTa для классификации текстов, основанная на модели climatebert-rereranker-fever.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мар 2024

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

iestynmullinor/climatebert-rereranker-f-cf — дообученная модель на базе iestynmullinor/climatebert-rereranker-fever для классификации текстов. Она использует архитектуру RoBERTa с головой RobertaForSequenceClassification и содержит 95,4 млн параметров. Модель предназначена для классификации текста; конкретные классы и целевой сценарий в карточке не раскрыты.

Модель принимает текст и выдаёт результат классификации. Длина контекста составляет 514 токенов. Она опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведено значение loss 0,2653 на оценочном наборе, однако состав набора и методика оценки не описаны.

Сценарии применения

  • классификация коротких текстов
  • присвоение тексту одной из настроенных категорий
  • оценка текстовых примеров в классификационном пайплайне

Ограничения

Назначение меток и обучающий датасет не раскрыты. Приведённый loss нельзя интерпретировать без описания оценочного набора и методики.

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

climatebert-rereranker-f-cf

This model is a fine-tuned version of iestynmullinor/climatebert-rereranker-fever on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2653

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 5

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.29721.06440.2744
0.24382.012880.2653
0.13323.019320.4775
0.10894.025760.4702
0.09915.032200.5150

Framework versions

  • Transformers 4.37.0
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.1

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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
4a4141b

0 моделей