/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-romanian-cased-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
22 окт 2024

teacher_ag-news

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная румынская BERT-модель для классификации новостных текстов по категориям AG News.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 ноя 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

teacher_ag-news — дообученная модель BERT для классификации текстов, созданная на основе dumitrescustefan/bert-base-romanian-cased-v1. Она предназначена для отнесения текста к одной из категорий новостного набора AG News. Архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 151,6 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Модель принимает текст и возвращает метку класса и оценки классификации.

В README приведены результаты оценки: F1 0,942, ROC AUC 0,961 и accuracy 0,9392. Базовая модель рассчитана на румынский язык, однако язык и состав обучающего набора для этой версии не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT; качество на других наборах текстов не подтверждено.

Сценарии применения

  • классификация новостных статей по тематическим категориям
  • автоматическая разметка новостных заголовков
  • сортировка новостных текстов по классам

Ограничения

Обучающий датасет и подробности предполагаемого использования не описаны. Результаты оценки не гарантируют аналогичного качества на других наборах данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

teacher_ag-news

This model is a fine-tuned version of dumitrescustefan/bert-base-romanian-cased-v1 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0889
  • F1: 0.9420
  • Roc Auc: 0.9610
  • Accuracy: 0.9392
  • Precision: 0.9432
  • Recall: 0.9409

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 LossEpochStepValidation LossF1Roc AucAccuracyPrecisionRecall
0.10051.075000.09520.93560.95690.93120.93620.9351
0.0682.0150000.08890.94200.96100.93920.94320.9409

Framework versions

  • Transformers 4.45.1
  • Pytorch 2.4.0
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.0

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
4ec5a08

0 моделей