Дообученная BERTimbau-модель для классификации португалоязычных текстов по заданным классам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
iiLEX/autotrein-BERT-iiLEX-dgs-0001 — модель классификации текстов, созданная с помощью AutoTrain. Она дообучена на базе ulisesbravo/autotrain-pt-l1sfd-nom8j, которую каталог описывает как BERTimbau для классификации текстов на португальском языке. Модель использует архитектуру BERT с головой BertForSequenceClassification, содержит 136,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Модель предназначена для отнесения текста к одному из классов; конкретная тематика и названия классов в карточке не приведены. На валидации указаны accuracy 0,701, micro-F1 0,701 и macro-F1 0,517, поэтому качество может заметно различаться между классами. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Валидационный macro-F1 составляет 0,517, что указывает на неодинаковое качество по классам. Тематика и набор классов не описаны; максимальная длина входа — 512 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
loss: 0.8150910139083862
f1_macro: 0.5174652578289578
f1_micro: 0.7008928571428571
f1_weighted: 0.6724501356321512
precision_macro: 0.5358578040466585
precision_micro: 0.7008928571428571
precision_weighted: 0.6896257780424769
recall_macro: 0.5462726914951846
recall_micro: 0.7008928571428571
recall_weighted: 0.7008928571428571
accuracy: 0.7008928571428571
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…