Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-base
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

roberta-base-finetuned-sms-spam-detection

mariagrandury

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на SMS-спаме RoBERTa для классификации текстовых сообщений на спам и обычные сообщения.

215скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 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

mariagrandury/roberta-base-finetuned-sms-spam-detection — модель классификации текста на базе RoBERTa, дообученная на наборе данных sms_spam для выявления спама в SMS. Модель содержит 151,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов.

По карточке модели, точность на оценочном наборе данных составляет 0,998, а значение функции потерь — 0,0133. Эти результаты относятся к указанному набору данных и не гарантируют такую же точность на сообщениях из других источников. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

выявление спама в SMS
автоматическая сортировка текстовых сообщений
фильтрация нежелательных сообщений в потоке SMS

Ограничения

Показатель точности 0,998 получен на оценочном наборе sms_spam; качество на других типах сообщений не подтверждено. Карточка не описывает ограничения и состав данных подробнее.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели 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 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

roberta-base-finetuned-sms-spam-detection

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

Loss: 0.0133
Accuracy: 0.998

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.0363	1.0	250	0.0156	0.996
0.0147	2.0	500	0.0133	0.998

Framework versions

Transformers 4.16.2
Pytorch 1.10.0+cu111
Datasets 1.18.3
Tokenizers 0.11.0

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: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 228e358