/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

catrace-distilbert-feasibility-v0.2-development

nyasaluharuka
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Экспериментальный англоязычный классификатор оценивает выполнимость небольших действий с учётом ситуации и практических ограничений.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 2026

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

CatRace DistilBERT Feasibility Model — экспериментальный классификатор на основе DistilBERT, разработанный для оценки практической выполнимости предложенных небольших действий в вымышленных ситуациях, связанных с психическим благополучием или стрессом. Модель учитывает описание ситуации, практические ограничения и предлагаемое действие, после чего относит его к одному из трёх классов: явно выполнимое, трудно выполнимое из-за неочевидных препятствий или явно невыполнимое.

Модель дообучена на DistilBERT (`distilbert/distilbert-base-uncased`) на синтетическом наборе CatRace v0.2; использует архитектуру `DistilBertForSequenceClassification`, принимает текст с контекстом до 512 токенов и ориентирована преимущественно на английские примеры. Её можно применять для ранжирования небольших рекомендаций по благополучию, выявления непрактичных советов и экспериментов с классификацией с учётом ограничений, в том числе в прототипах чат-ботов планирования действий. Модель не прошла клиническую валидацию, не предназначена для диагностики или выявления кризисных ситуаций; обнаружение кризиса должно выполняться отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • оценка выполнимости небольшого действия для управления стрессом
  • выявление непрактичных рекомендаций по благополучию
  • ранжирование вариантов микродействий с учётом ограничений пользователя
  • проверка чувствительности классификатора к практическим ограничениям
  • экспериментальная классификация рекомендаций в чат-боте планирования действий

Ограничения

Модель не прошла клиническую валидацию и не предназначена для диагностики или выявления кризисных ситуаций; кризисное обнаружение необходимо реализовать отдельно. Она обучена преимущественно на синтетических англоязычных примерах, а выполнимость действия не гарантирует его личную полезность.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CatRace DistilBERT Feasibility Model

This is a development version of a DistilBERT classifier trained on CatRace v0.2.

Task

The model receives:

  • A fictional mental-health or stress-related situation
  • Explicit practical constraints
  • A proposed micro-action

It predicts one of three classes:

  • clearly_feasible
  • subtly_infeasible
  • clearly_infeasible

Training dataset

nyasaluharuka/catrace-v0.2-development

The dataset is synthetic and rule-labeled. It is intended for development and experimentation rather than clinical use.

Intended use

This model may be used to:

  • Rank proposed well-being micro-actions
  • Detect impractical recommendations
  • Test constraint-sensitive classification
  • Support an experimental action-planning chatbot

Limitations

  • Not clinically validated
  • Not a diagnostic model
  • Not a crisis-detection model
  • Trained primarily on synthetic English examples
  • Should not replace professional care or human judgment
  • Feasibility does not guarantee that an action will be personally helpful

Safety

Crisis detection and routing must be implemented separately from this model.

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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
0e28129

0 моделей

    Создать бенчмарк