Дообученная на базе DistilBERT модель для классификации текста, связанная с задачей преобразования дат в форматы.
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
syarulzaffi/date2format-v2 — модель классификации текста на базе DistilBERT, дообученная с помощью AutoTrain на основе syarulzaffi/date2format. Она предназначена для классификации текстовых входов; название базовой модели указывает на задачу преобразования дат в форматы, но README не описывает метки классов и точный сценарий применения.
Для версии опубликованы метрики валидации: accuracy 0,91 и macro F1 0,90. Контекст модели составляет 512 токенов. Модель принимает текст и выдаёт метку класса. Лицензия в предоставленных данных не указана.
README не раскрывает набор меток и точный формат входных данных, поэтому конкретное поведение модели следует сверить на примерах. Метрики приведены только для валидации; лицензия в предоставленных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
loss: 0.2098342627286911
f1_macro: 0.8981344155061894
f1_micro: 0.9105245346869713
f1_weighted: 0.9032382559745838
precision_macro: 0.9192533404916904
precision_micro: 0.9105245346869713
precision_weighted: 0.920957800948379
recall_macro: 0.9038812615955473
recall_micro: 0.9105245346869713
recall_weighted: 0.9105245346869713
accuracy: 0.9105245346869713
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…