Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 136 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 22 дек 2023
Ссылки
verbindend
nruigrok/verbindend — BERT-модель для классификации текстов по заранее заданным категориям.
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
nruigrok/verbindend — модель классификации текста на базе архитектуры BERT, опубликованная пользователем Hugging Face nruigrok. Она предназначена для задач, где входной текст необходимо отнести к одной из заранее определённых категорий.
Модель содержит около 136,3 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Для работы используются Transformers и PyTorch. По доступным данным, модель ориентирована на текстовую модальность; карточка модели отсутствует, поэтому сведения о конкретных классах, обучающем наборе данных, языках, лицензии и специализированных сценариях применения не установлены. Модель не развернута через Inference Providers.
Сценарии применения
- классификация коротких текстовых сообщений
- маршрутизация обращений по категориям
- определение тематического класса документа
- фильтрация и категоризация пользовательского контента
Ограничения
Не установлены конкретные классы, языки, обучающие данные и лицензия; отсутствие model card затрудняет оценку качества и применимости к специализированным данным.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 2a0a4ad