Характеристики

Параметры: 138 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: xlnet · dense
Базовая модель: xlnet-base-cased
Опубликована: 15 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

XLNet-Reddit-Sentiment-Analysis-16-epochs

minh21

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная XLNet-модель для классификации тональности публикаций Reddit.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

XLNet-Reddit-Sentiment-Analysis-16-epochs — модель классификации текста, созданная дообучением xlnet-base-cased. Она предназначена для определения тональности публикаций Reddit. Модель содержит 137,8 млн параметров, использует архитектуру XLNet и распространяется в формате PyTorch.

На оценочном наборе указаны точность 0,8427, RMSE 0,6675 и функция потерь 0,7667. Данные для обучения и подробности о метках классов не описаны, поэтому результаты могут не переноситься на тексты из других источников. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

определение тональности публикаций Reddit
классификация отзывов и комментариев по тональности
анализ эмоциональной окраски коротких сообщений

Ограничения

Данные обучения, состав классов и подробности оценки не описаны; указанные метрики не гарантируют качество на других источниках текста. Языки модели не обозначены.

Для каких профессий подходит3

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

XLNet-Reddit-Sentiment-Analysis-16-epochs

This model is a fine-tuned version of xlnet-base-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.7667
Rmse: 0.6675
Accuracy: 0.8427

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: 3e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 9

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rmse	Accuracy
0.8682	1.0	3790	0.7667	0.6675	0.8427
0.736	2.0	7580	0.7681	0.6234	0.8585
0.7613	3.0	11370	0.8174	0.6668	0.8405
0.9229	4.0	15160	1.2618	0.8202	0.6568
1.0546	5.0	18950	1.2372	0.7880	0.7592
0.9142	6.0	22740	0.9488	0.7339	0.8163
0.8341	7.0	26530	0.8846	0.7230	0.8194
0.8028	8.0	30320	0.8510	0.7030	0.8289
0.7784	9.0	34110	0.8805	0.7060	0.8279

Framework versions

Transformers 4.35.0.dev0
Pytorch 2.0.0
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.14.1

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: XLNetForSequenceClassification
Ревизия весов: 693889f