Дообученная BERT-модель для классификации текстовых последовательностей по меткам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
rss9051/autotrein-BERT-iiLEX-dgs-0003 — модель классификации текста, созданная с помощью AutoTrain и дообученная на основе rss9051/autotrein-BERT-iiLEX-dgs-0002. Она использует архитектуру BERT для классификации последовательностей и подходит для присвоения текстам меток в прикладных системах. В репозитории хранятся веса в формате safetensors; модель содержит 136,1 млн параметров, а длина контекста составляет 512 токенов.
В карточке приведены метрики валидации: точность 0,737, macro F1 0,681 и weighted F1 0,736. Они дают ориентир по качеству на использованном наборе проверки, но без сведений о классах и данных не позволяют оценить пригодность модели для другой задачи. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных сведениях не обозначены.
Метрики показаны только для валидационного набора, состав и классы которого не описаны; качество на других данных может отличаться. Контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
loss: 0.9902849197387695
f1_macro: 0.6810896230945027
f1_micro: 0.7366071428571429
f1_weighted: 0.7362119847939176
precision_macro: 0.6790900540361101
precision_micro: 0.7366071428571429
precision_weighted: 0.7359203296703296
recall_macro: 0.683246802947576
recall_micro: 0.7366071428571429
recall_weighted: 0.7366071428571429
accuracy: 0.7366071428571429
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…