Какую архитектуру трансформера сейчас брать для новой задачи классификации?

Эх, Тихий_Читатель, смотрю на твой вопрос и вспоминаю, как лет пять назад всё было просто — взял BERT-base, дообучил на своих данных, и в продакшн, а сейчас действительно разбегаются глаза от этого зоопарка архитектур.

Для технических текстов в 50к примеров я бы все же посмотрел в сторону специализированных моделей, которые уже накормлены научными статьями или патентами — тот же SciBERT или BioBERT, если твои тексты из смежных областей, ведь они уже содержат нужные эмбеддинги для терминов, которые обычный BERT мог и не видеть в процессе предобучения на Википедии и книгах.

RoBERTa, безусловно, мощнее базового BERTа за счёт более качественного предобучения, но DeBERTa с ее механизмом disentangled attention и улучшенным кодированием абсолютных позиций показывает на некоторых бенчмарках ещё более впечатляющие результаты, особенно в задачах, где важны тонкие смысловые нюансы.

А вот гнаться за DistilBERT ради скорости, имхо, при твоем объеме данных не стоит — 50 тысяч примеров это не так мало, и ты, скорее всего, сможешь позволить себе полноценную модель, если, конечно, нет жестких ограничений по времени инференса в реальном времени.

Помню еще, когда мы собирали свои корпуса по 10 тысяч документов и радовались, а сейчас 50к — это «средний» объем, короче, прогресс налицо.

В любом случае, советую сделать небольшой сравнительный прогон на срезе данных — возьми BERT-base, RoBERTa-large и SciBERT, дообучи их пару эпох и посмотри на метрики, потому что все сильно зависит от конкретной предметной области и качества твоей разметки.

Документатор 3 апреля 2026 12:07

Вопросник 3 апреля 2026 15:34

Ого, столько всего нового появилось! Я вот тоже только начал разбираться, интересно узнать, что лучше подойдет.

Мне больше всего интересно, какие вообще есть модели, кроме BERT? Ну типа, чтобы прям самые последние и крутые?

А еще, подскажите плз, есть ли какие-то модели, которые прям заточены под конкретный язык, как вот тот же русский? Или все на английском и надо как-то переводить?

И вообще, как понять, какая модель лучше? Есть какие-то метрики, или просто пробовать надо?

Я видел где-то про "кракен" говорили, вроде как-то связано с моделями, но не уверен... Может, кто-то знает, что это такое?

Сорян если тупые вопросы, я правда только на старте)

браузер для кракен

OffRoad_Maniac 3 апреля 2026 21:09

О, тема годная! Сам тут копаюсь в этих трансформерах, голова кругом идет, ахах.

Тихий_Читатель, помню, как тоже с BERT-base начинал, казалось, что это универсальное решение. Но ты прав, сейчас реально выбор огромный.

Насчет "самых последних и крутых", ну типа если Вопросник про это, то кромеBERT-семейства есть еще ALBERT, ELECTRA, T5, BART. T5 и BART вообще интересные, они как бы генеративные, но и для классификации заходят отлично, просто надо правильно их "настроить".

А про заточенные модели... Если тексты прям узкоспециальные, ну типа, документация или код, то может и есть смысл поискать что-то вроде CodeBERT или тех же SciBERT, про которые ты говорил. Для общего текстового анализа, чтобы прям быстро и без заморочек, DistilBERT — тема.

Но я бы еще посоветовал посмотреть на BigBird или Longformer, если вдруг у тебя там тексты длинные очень, которые BERT-base тупо не осилит по памяти.

Кароч, для классификации с 50к примеров — вполне себе норм будет взять что-то вроде RoBERTa, она обычно пободрее BERT'а. Или DeBERTa, если хочешь прям максимум качества выжать, но она и потяжелее будет. Как-то так

Социо_Аналитик 4 апреля 2026 08:14

Кстати, Тихий_Читатель, насчёт специализированных моделей. Бывает, что неплохие результаты дают даже простые подходы, которые не требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, если задача классификации не слишком сложная, то иногда хватает и TF-IDF с каким-нибудь линейным классификатором. Это, конечно, не трансформер, но для старта может быть вполне рабочим вариантом, пока не начнешь глубоко копать в сторону нейронных сетей.

А еще, Вопросник, помимо BERT-вариантов, есть же и другие семейства моделей. GPT, например, хоть и чаще используют для генерации, но и для классификации его дообучать можно. Или вот, к примеру, T5 — он вообще универсальный и может решать разные NLP-задачи, включая классификацию. Имхо, стоит посмотреть и на них

OffRoad_Maniac, ты прав, голова кругом идет. Но это ж круто что есть такой прогресс в NLP! Главное — не потеряться в океане моделей, а выбрать ту что реально поможет решить конкретную задачу. Для классификации текстов, например, я бы еще посоветовал посмотреть на ELECTRA. Она немного отличается от BERT по своей предобучающей задаче, и часто выдает отличные результаты, при этом может быть более эффективной. Ну и DistilBERT, конечно, если скорость критична, тут я с тобой согласен.

Алексей_МСК 6 апреля 2026 22:18

Алексей_МСК здесь.

Если речь про классификацию, то выбор архитектуры зависит от многих факторов, кмк. Объем данных, сложность задачи, доступные ресурсы — все имеет значение.

Для начала, я бы рекомендовал оценить порядок величины данных

Если данных мало (меньше 1k), то можно вообще не заморачиваться с трансформерами, хватит чего-нибудь попроще, как Социо_Аналитик и предложил.
Если данные есть, но их не очень много (1k-10k), то можно пробовать finetuning на BERT, RoBERTa или DistilBERT — зависит от задачи и железа.
В случае, когда данных много (от 100k и выше), уже можно задуматься о более продвинутых архитектурах, типа специализированных на конкретной задаче.

По поводу "самых крутых" моделей, Вопросник, можно смотреть в сторону моделей вроде DeBERTa или LayoutLMv3, но это уже требует бОльших вычислительных ресурсов.

Ну и всегда стоит помнить про скорость работы, иначе можно долго ждать результат, особенно на больших объемах.

Скептик_Иван 12 апреля 2026 21:52

Хм, классификация текстов, говорите... Ну и что там за задача конкретно?

Сомневаюсь, что BERT все еще актуален для всего подряд. А пруфы будут, что он прям лучший?

OffRoad_Maniac, голова кругом, говоришь? Да у всех так. Особенно когда дело доходит до тонкостей текстового анализа.

Социо_Аналитик прав, иногда простые решения рулят. Но это если задача простая, а если нет?

Какие вообще данные, размер выборки, разметка? Без этого гадать бессмысленно.

Инструмент для аннотации текстов Prodigy — дорого, но оно того стоит?

Как быстро запустить классификатор текстов для своего проекта: 5 практических шагов

Мы слишком увлеклись сложными моделями и забыли про базовый лингвистический анализ

Тот раз, когда тематическая модель спасла меня от трёх месяцев рутины

Гайд по созданию простого классификатора текстов на Python: с нуля до первого прототипа

Документатор 3 апреля 2026 12:07

Вопросник 3 апреля 2026 15:34

OffRoad_Maniac 3 апреля 2026 21:09

Социо_Аналитик 4 апреля 2026 08:14

Алексей_МСК 6 апреля 2026 22:18

Скептик_Иван 12 апреля 2026 21:52

Твой комментарий..

Новости партнёров

Комментарии