/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense

distilbert-base-uncased-finetuned-cola

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Англоязычный классификатор на базе DistilBERT для оценки приемлемости предложений, дообученный на CoLA из GLUE.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 ноя 2021

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

Модель usami/distilbert-base-uncased-finetuned-cola — классификатор последовательностей на базе DistilBERT, дообученный на задаче CoLA из набора GLUE. Она предназначена для оценки приемлемости предложений на английском языке и может использоваться для автоматической фильтрации или анализа грамматически корректных и некорректных фраз. Модель принимает текст и выдаёт метку класса; контекст ограничен 512 токенами.

В README приведён результат оценки на тестовой выборке GLUE: коэффициент корреляции Мэттьюса 0,5492. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не уточняет детали тренировочного процесса и ограничения применения, поэтому качество для иных задач классификации не установлено.

Сценарии применения

  • Оценка грамматической приемлемости английского предложения
  • Отбор грамматически корректных фраз из набора текстов
  • Автоматическая проверка предложений в учебных упражнениях

Ограничения

Модель специализирована на оценке приемлемости предложений из CoLA и не предназначена для обобщённой проверки грамматики или классификации произвольных категорий. На оценочной выборке GLUE указана корреляция Мэттьюса 0,5492; контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-cola

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the glue dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.7767
  • Matthews Correlation: 0.5492

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 LossEpochStepValidation LossMatthews Correlation
0.52441.05350.53490.4240
0.34712.010700.50870.5079
0.2353.016050.68470.5106
0.17184.021400.77670.5492
0.12715.026750.85800.5469

Framework versions

  • Transformers 4.11.3
  • Pytorch 1.9.0+cu111
  • Datasets 1.12.1
  • Tokenizers 0.10.3

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
96b363b

0 моделей