Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-finetuned-imdb-sentiment
Опубликована: 12 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-finetuned-sentiment

lyrisha

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная DistilBERT-модель для классификации тональности текстов, включая отзывы.

132скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 мая 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

lyrisha/distilbert-base-finetuned-sentiment — модель классификации текста на базе DistilBERT, разработанная путём дообучения lyrisha/distilbert-base-finetuned-imdb-sentiment на наборах IMDb и GLUE SST-2. Она предназначена для определения тональности коротких текстов, например отзывов. В README указана точность 0,9128 на оценочном наборе; подробности протокола оценки не приведены.

Модель использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification, принимает текст с контекстным окном до 512 токенов и выдаёт метку класса. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет языки, поддерживаемые метки и ограничения применения.

Сценарии применения

определение тональности отзывов о фильмах
классификация отзывов на положительные и отрицательные
анализ тональности коротких пользовательских текстов

Ограничения

В README не описаны поддерживаемые языки и ограничения модели; указанная точность 0,9128 относится к оценочному набору, подробности оценки не приведены.

Для каких профессий подходит4

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-finetuned-sentiment

This model is a fine-tuned version of lyrisha/distilbert-base-finetuned-imdb-sentiment on an imdb and GLUE SST2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3579
Accuracy: 0.9128

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: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.1715	1.0	2105	0.2463	0.9106
0.1114	2.0	4210	0.3239	0.9037
0.0755	3.0	6315	0.3579	0.9128

Framework versions

Transformers 4.40.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: 57fe16b