Дообученная на базе BERTimbau модель классифицирует португалоязычные тексты.
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
Модель ulisesbravo/autotrain-pt-l1sfd-nom8j — дообученная с помощью AutoTrain модель BERT для классификации текстов. Она основана на ulisesbravo/autotrain-k9ag8-b7nm0, который, согласно описанию в каталоге, представляет собой BERTimbau, дообученный для классификации текстов на португальском языке. Модель содержит 136,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Модель предназначена для отнесения португалоязычных текстов к классам. На валидации указаны accuracy 0,732 и macro F1 0,731. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Метрики на валидации составляют accuracy 0,732 и macro F1 около 0,731; 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: 0.6980441808700562
f1_macro: 0.7311193117502681
f1_micro: 0.732
f1_weighted: 0.7311193117502682
precision_macro: 0.7391814409621057
precision_micro: 0.732
precision_weighted: 0.7391814409621057
recall_macro: 0.7320000000000001
recall_micro: 0.732
recall_weighted: 0.732
accuracy: 0.732
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…