KariRomero/distilbert-youtoxic

DistilBERT fine-tuned — youtoxic

Fine-tuning de distilbert-base-uncased para detección binaria de toxicidad en comentarios en inglés.

Tarea

Clasificación binaria: predice IsToxic (0 = no tóxico, 1 = tóxico).

Dataset

youtoxic_english_1000.csv — 1000 comentarios en inglés etiquetados manualmente.

• Train: 700 filas
• Val: 150 filas
• Test: 150 filas

Entrenamiento

• Base: distilbert-base-uncased
• Epochs: 3
• Batch size: 16
• Mejor checkpoint: epoch 2 (step 88)

Métricas en validación

Epoch	F1 (IsToxic)	Loss
1	0.600	0.619
2	0.650	0.577
3	0.637	0.591

Uso

from transformers import DistilBertTokenizerFast, DistilBertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("KariRomero/distilbert-youtoxic")
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("KariRomero/distilbert-youtoxic")
model.eval()

inputs = tokenizer(["you are stupid"], truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
pred = logits.argmax(dim=1).item()  # 0 = no tóxico, 1 = tóxico