Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-uncased
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-imdb

ihebmbarek

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель BERT для классификации текста, вероятно отзывов о фильмах.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 июл 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

Модель ihebmbarek/bert-finetuned-imdb — дообученная версия BERT-base-uncased для классификации текста. По названию репозитория она предназначена для классификации отзывов о фильмах, однако README не описывает метки классов, обучающие данные и сценарии применения. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру BERT для классификации последовательностей и принимает текст длиной до 512 токенов.

Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В README приведено значение loss 0,0009 на оценочном наборе, но без сведений о наборе данных и методике оценки этот результат нельзя интерпретировать как надёжную оценку качества.

Сценарии применения

Классификация отзывов о фильмах
Автоматическая сортировка текстовых отзывов по категориям
Классификация коротких англоязычных текстов

Ограничения

README не уточняет обучающий датасет, классы и intended-use ограничения; значение loss приведено без методики оценки и описания набора. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-finetuned-imdb

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

Loss: 0.0009

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: 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: 1

Training results

Framework versions

Transformers 5.14.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 5.0.0
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: 7fcf79b