Характеристики

Контекст: 4 098 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: longformer · dense
Базовая модель: longformer-base-4096
Опубликована: 14 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

longformer-coherence-synthetic-classifier

lenguist

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученный Longformer для классификации текста, вероятно, связанного со связностью синтетических текстов.

123скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 дек 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

Модель lenguist/longformer-coherence-synthetic-classifier — дообученная версия allenai/longformer-base-4096 на основе архитектуры Longformer, предназначенная для классификации текста. Число параметров — 151,8 млн, контекст — до 4098 токенов. По названию модель ориентирована на классификацию связности синтетических текстов, однако карточка не раскрывает целевые классы и подробности применения.

На оценочной выборке указаны loss 0,0289 и accuracy 0,9945; состав выборки и методика оценки не описаны, поэтому эти показатели не позволяют судить о качестве на других данных. Модель принимает текст и выдаёт результат классификации. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация связности синтетических текстов
Оценка текста классификатором на длинном контексте
Экспериментальная классификация длинных документов

Ограничения

Назначение, метки классов, обучающий датасет и подробности оценки не описаны; приведённые метрики относятся только к неуточнённой оценочной выборке. Язык английский следует из базовой модели, но отдельное описание языкового охвата отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

longformer-coherence-synthetic-classifier

This model is a fine-tuned version of allenai/longformer-base-4096 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0289
Accuracy: 0.9945

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

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.0646	1.0	2000	0.0289	0.9945

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

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: LongformerForSequenceClassification
Ревизия весов: 90c0d08