/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
roberta-base
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

roberta-base-answerable-or-not-augmented

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Дообученная RoBERTa-base классифицирует текст по ответимости и подходит для отбора вопросов, на которые можно подготовить ответ.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 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

leomaurodesenv/roberta-base-answerable-or-not-augmented — модель классификации текста на основе RoBERTa-base, дообученная автором репозитория на неизвестном наборе данных. По названию модель предназначена для определения, является ли вопрос или запрос ответимым; в README приведены результаты оценки: точность 0,9221 и loss 0,2822.

Модель содержит 151,8 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает текст длиной до 514 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык. Весовые файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers.

Лицензия — MIT. README не раскрывает состав обучающих данных, точное определение классов и методику оценки, поэтому результаты нельзя напрямую переносить на другие данные или сценарии.

Сценарии применения

  • определение, можно ли ответить на вопрос по имеющимся данным
  • фильтрация неответимых вопросов перед поиском по документам
  • сортировка пользовательских запросов по ответимости
  • предварительная проверка вопросов в системе вопросов и ответов

Ограничения

Обучающий набор данных и точное определение классов не раскрыты; приведённые метрики относятся только к указанной оценочной выборке. Максимальный контекст — 514 токенов.

Для каких профессий подходит6

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

roberta-base-answerable-or-not-augmented

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

  • Loss: 0.2822
  • Accuracy: 0.9221

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 adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.54961.013670.29910.8807
0.37782.027340.31190.9074
0.33663.041010.28310.9217
0.13484.054680.37640.9276
0.00085.068350.30810.9341
0.11156.082020.32960.9345

Framework versions

  • Transformers 5.2.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.5.0
  • 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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
6db2f9c

0 моделей