/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2024

distilbert-mnli

Классификация текстаТекст → label12 профессий

Англоязычная модель DistilBERT для классификации текстовых пар и оценки сходства предложений.

98скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 дек 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

Модель Карла Вайнмайстера — англоязычная версия DistilBERT, дообученная на наборе MultiNLI для классификации текстовых последовательностей и оценки сходства предложений. Она принимает текст и выдаёт оценки классов; подходит для сравнения предложений и задач понимания текстовых пар. Модель основана на DistilBERT с архитектурой DistilBertForSequenceClassification, опубликована в формате safetensors и поддерживает контекст до 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • оценка сходства двух предложений
  • классификация отношений между текстовыми гипотезами и посылками
  • сопоставление формулировок для поиска похожих предложений

Ограничения

Обучение на английском MultiNLI ограничивает подтверждённое применение англоязычными текстами; максимальный контекст составляет 512 токенов.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for distilbert-mnli

Model Details

Model Description

A fine-tuned version of distilbert/distilbert-base-uncased using the nyu-mll/multi_nli dataset.

  • Developed by: Karl Weinmeister
  • Language(s) (NLP): en
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model [optional]: distilbert/distilbert-base-uncased

Training Hyperparameters

  • Training regime: The model was trained for 5 epochs with batch size 128.

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
4a3a22a

0 моделей