ベースモデル: ModernBERT-Ja-130M
タスク: 2値分類（VTuber: 1, 非VTuber: 0）
トレーニングデータ: YouTube のチャンネルメタデータ（タイトル、説明、テキスト）
トレーニングパラメータ:
- エポック数: 3
- バッチサイズ: 4（デバイス毎）
- 学習率: 2e-5
- 混合精度 (fp16) を Trainer 側で有効化

使い方

以下のコード例で推論できます。

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your_username/modernbert-vtuber-finetuned")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your_username/modernbert-vtuber-finetuned")
vtuber_classifier = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
result = vtuber_classifier("この動画では、バーチャルなキャラクターがリアルタイムに動く様子を配信しています。")
print(result)

# 入力文章の判定結果:
# {'isVTuber': True, 'rate': 100.0}

ayousanz/modernbert-vtuber-finetuned

ModernBERT-VTuber Finetuned

モデル詳細

使い方

ayousanz/
modernbert-vtuber-finetuned