Modelo de Inferencia de Organización Cripto SetFit
kasparas12
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que se puede usar para Clasificación de Texto. Este modelo SetFit utiliza BAAI/bge-small-en-v1.5 como el modelo de incrustación de Transformador de Sentencias. Se usa una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo ha sido entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje de pocos disparos que implica: - Ajuste fino de un Transformador de Sentencias con aprendizaje contrastivo. - Entrenamiento de una cabeza de clasificación con características del Transformador de Sentencias ajustado.
Como usar
Primero instala la biblioteca SetFit:
pip install setfit
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SetFitModel.from_pretrained("kasparas12/crypto_organization_infer_model_setfit")
# Ejecutar inferencia
preds = model("MOVED Follow mhonkasalo for updates Ethereum")
Funcionalidades
- Modelo SetFit
- Cuerpo del Transformador de Sentencias: BAAI/bge-small-en-v1.5
- Cabeza de clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
- Número de clases: 50 clases
Casos de uso
- Clasificación de documentos de texto en varias categorías del dominio cripto, como DEFI, WALLET, INFRASTRUCTURE, y demás.
- Realizar inferencias directas para asignar etiquetas a un texto basado en su contenido.
- Utilizar en aplicaciones relacionadas con criptomonedas y tecnología blockchain para organizar y clasificar contenido.