distilroberta-clickbait — модель классификации заголовков на кликбейт и обычные заголовки, созданная дообучением distilroberta-base на размеченных данных. Она предназначена для автоматической проверки новостных и других публикационных заголовков. В метаданных указаны архитектура RoBERTa, около 95,2 млн параметров и контекст до 514 токенов; модель принимает текст и выдаёт метку класса.

В README сообщается, что обучение использовало 32 тысячи заголовков из Kaggle с метками «кликбейт» и «не кликбейт», а точность на оценочном наборе составила 0,9963. Этот результат относится к указанному набору и не гарантирует такое же качество на заголовках из других источников. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия обозначена как other, конкретные условия использования по имеющимся данным определить нельзя.