Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Лицензия: MIT
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: gpt2
Опубликована: 30 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

test_trainer

jahb57

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на отзывах Yelp модель GPT-2 классифицирует тексты отзывов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 окт 2023

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

jahb57/test_trainer — дообученная модель GPT-2 для классификации текстов отзывов Yelp. Она построена на архитектуре GPT-2 и обучена на наборе yelp_review_full; контекст составляет 1024 токена. В README указаны результаты на оценочной выборке: loss 1,0617 и accuracy 0,584.

Модель предназначена для отнесения текста к классам тональности или рейтинга отзывов Yelp. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии MIT. Подробности о применении и ограничениях в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

классификация отзывов Yelp
оценка тональности отзыва
определение рейтинговой категории по тексту отзыва

Ограничения

На оценочной выборке указана точность 0,584; результаты могут быть недостаточны для задач, требующих высокой точности. Проверка заявлена только на данных Yelp Review Full, поэтому перенос на другие домены не установлен.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

test_trainer

This model is a fine-tuned version of gpt2 on the yelp_review_full dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.0617
Accuracy: 0.584

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: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
No log	1.0	250	1.1204	0.515
1.2411	2.0	500	1.0231	0.57
1.2411	3.0	750	1.0617	0.584

Framework versions

Transformers 4.34.1
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.14.1

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: GPT2ForSequenceClassification
Ревизия весов: 277e6ca