serdarcaglar/primary-school-math-question
serdarcaglar
Clasificación de texto
Este es un modelo SetFit que puede usarse para Clasificación de Texto. Este modelo SetFit utiliza sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 como el modelo de incrustación de Transformadores de Frases. Se utiliza una instancia de LogisticRegression para la clasificación. El modelo se ha entrenado utilizando una técnica eficiente de aprendizaje con pocos ejemplos que implica: Afinar un Transformador de Frases con aprendizaje contrastivo. Entrenar una cabeza de clasificación con características del Transformador de Frases afinado.
Como usar
Primero instala la librería SetFit:
pip install setfit
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
from setfit import SetFitModel
# Descargar desde el 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained('serdarcaglar/primary-school-math-question')
# Ejecutar inferencia
preds = model('¿Puedes nombrar tres colores diferentes?')
Funcionalidades
- Tipo de modelo: SetFit
- Cuerpo del Transformador de Frases: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
- Cabeza de clasificación: una instancia de LogisticRegression
- Longitud máxima de secuencia: 256 tokens
- Número de clases: 2 clases
Casos de uso
- Clasificación directa de texto