Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Опубликована: 17 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-multilingual-cased-Actitud_de_tener_la_razon_Esp

rogelioplatt

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная мультиязычная DistilBERT-модель для классификации испанских текстов, связанных с установкой «быть правым».

2 713скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 2024

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

rogelioplatt/distilbert-base-multilingual-cased-Actitud_de_tener_la_razon_Esp — модель классификации текста на базе DistilBERT, дообученная разработчиком rogelioplatt на наборе данных, который в карточке обозначен как None. Модель предназначена для классификации последовательностей; название указывает на задачу, связанную с установкой «быть правым», и испанским языком, но карточка не уточняет метки классов или точный сценарий применения.

Модель использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification, принимает текст и поддерживает контекст до 512 токенов. В README приведены результаты оценки: точность 0,8849 и loss 0,2706. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация испанских высказываний об уверенности в собственной правоте
анализ текстов по категории «быть правым»
классификация коротких испанских текстов

Ограничения

Карточка не описывает набор данных, метки классов и предполагаемое применение, поэтому точные границы классификации неясны. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-multilingual-cased-Actitud_de_tener_la_razon_Esp

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

Loss: 0.2706
Accuracy: 0.8849

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: 2e-05
train_batch_size: 12
eval_batch_size: 12
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.5161	1.0	53	0.4473	0.8170
0.5033	2.0	106	0.3134	0.8659
0.3243	3.0	159	0.2706	0.8849

Framework versions

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.13.3

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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: a644667