README.md

metadata

license: mit
tags:
  - text-classification
  - japanese
  - vtuber
  - finetuned
widget:
  - type: inference
    modelId: your_username/modernbert-vtuber-finetuned
language:
  - ja
base_model:
  - sbintuitions/modernbert-ja-130m

ModernBERT-VTuber Finetuned

このモデルは sbintuitions/modernbert-ja-130m をベースに、YouTube チャンネルのタイトル・説明などのテキスト情報から VTuber か否かを判定するためにファインチューニングしたモデルです。

モデル詳細

• 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。

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}