Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased
Опубликована: 9 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

distilbert-foundation-category-c5

thedavidhackett

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Дообученная DistilBERT-модель для классификации текстов по категориям.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 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

distilbert-foundation-category-c5 — дообученная модель DistilBERT для классификации текстов по категориям. Она разработана автором thedavidhackett на базе distilbert/distilbert-base-uncased и использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification. Модель предназначена для задач классификации последовательностей; в README приведены результаты оценки: accuracy 0,9335 и loss 0,3193.

Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Базовая модель uncased, то есть не различает регистр английских букв; доступные сведения не описывают набор категорий, обучающие данные и ограничения применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация текстов по категориям
автоматическая разметка коротких текстовых последовательностей
распределение текстовых записей по классам

Ограничения

Набор категорий и обучающие данные не описаны, поэтому применимость к конкретной предметной области неясна. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит6

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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-foundation-category-c5

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

Loss: 0.3193
Accuracy: 0.9335

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.3933	1.0	872	0.2370	0.9348
0.2115	2.0	1744	0.2543	0.9270
0.1592	3.0	2616	0.2666	0.9303
0.126	4.0	3488	0.2988	0.9296
0.0768	5.0	4360	0.3193	0.9335

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.16.1
Tokenizers 0.15.0

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: d16b9ba