/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
149 млн
Архитектура
modernbert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 июл 2025

ModernBertForMultipleChoice

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Модель ModernBERT на 149 млн параметров для выбора правильного ответа из нескольких вариантов в задачах multiple-choice.

203скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 2025

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

netique/ModernBertForMultipleChoice — модель на базе семейства ModernBERT, опубликованная пользователем netique на Hugging Face для решения задач выбора одного ответа из нескольких вариантов. Она предназначена для классификации вариантов ответа и может применяться в тестировании, оценивании соответствия текста вопросу и ответа, а также в прикладных системах, где требуется ранжировать или выбирать предложенные решения. Модель поддерживает pipeline multiple-choice и работает с библиотекой Transformers.

Сценарии применения

  • автоматическая проверка тестов с вариантами ответов
  • выбор наиболее подходящего ответа на вопрос
  • оценивание ответов в образовательных системах
  • классификация вопросов по предложенным вариантам
  • ранжирование кандидатов по соответствию вопросу

Ограничения

README не содержит сведений о языках, лицензии, обучающих данных, качестве и результатах оценки модели. Поэтому её пригодность для конкретных языков и предметных областей необходимо проверять самостоятельно.

Для каких профессий подходит3

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · multiple-choice

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertForMultipleChoice
Ревизия весов
1826bad

0 моделей