/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
20,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense
Базовая модель
electra-small-discriminator
Опубликована
26 янв 2023

electra-small-discriminator-CoLA

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Англоязычная ELECTRA-модель для классификации предложений по грамматической приемлемости, дообученная на GLUE CoLA.

1 202скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 дек 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

Англоязычная модель классификации текста на базе небольшого энкодера ELECTRA. pszemraj дообучил google/electra-small-discriminator на наборе GLUE CoLA для распознавания грамматической приемлемости предложений: модель относит входной текст к одному из классов. Веса содержат 20,4 млн параметров, контекст ограничен 512 токенами; доступны в форматах PyTorch и safetensors.

На оценочной выборке CoLA модель показала Matthews Correlation 0,5510 и loss 0,4403. Она подходит для проверки грамматической приемлемости английских предложений и экспериментов с классификацией предложений. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Проверка грамматической приемлемости английских предложений
  • Отбор грамматически корректных предложений в корпусе
  • Эксперименты с классификацией английского текста на основе CoLA

Ограничения

Модель дообучена для классификации грамматической приемлемости на CoLA и не предназначена для исправления ошибок или объяснения грамматики. На оценочной выборке CoLA Matthews Correlation составила 0,5510.

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

electra-small-discriminator-CoLA

This model is a fine-tuned version of google/electra-small-discriminator on the GLUE COLA dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4403
  • Matthews Correlation: 0.5510

Model description

trying to optimize accuracy/speed:

{
    "epoch": 8.0,
    "eval_loss": 0.4402828514575958,
    "eval_matthews_correlation": 0.5510400717227824,
    "eval_runtime": 0.9341,
    "eval_samples": 1043,
    "eval_samples_per_second": 1116.545,
    "eval_steps_per_second": 70.654
}

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: 8e-05
  • train_batch_size: 512
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 32754
  • distributed_type: multi-GPU
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 8.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossMatthews Correlation
0.61391.0170.59970.0
0.53152.0340.48900.5154
0.42443.0510.44690.5433
0.35684.0680.44030.5510
0.3195.0850.45170.5654
0.28876.01020.46560.5728
0.27717.01190.45580.5883
0.27298.01360.45690.5858

Framework versions

  • Transformers 4.27.0.dev0
  • Pytorch 1.13.1+cu117
  • Datasets 2.8.0
  • Tokenizers 0.13.1

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
ElectraForSequenceClassification
Ревизия весов
021bfb5

0 моделей