Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-uncased
Опубликована: 6 сен 2023

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

EricPeter

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Англоязычная модель на DistilBERT, которая извлекает ответы на вопросы из текста.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 сен 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это англоязычная модель вопросно-ответного поиска, созданная EricPeter дообучением distilbert-base-uncased на датасете SQuAD. Она извлекает ответ из предоставленного текста по заданному вопросу и подходит для поиска ответов в отрывках документов. Модель основана на архитектуре DistilBERT, имеет контекстное окно до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch.

Модель может использоваться для извлечения фактов из англоязычных статей, справочных материалов и других текстов. В README приведено значение loss 1.3453 на оценочной выборке, но подробности методики и качества не раскрыты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в отрывке текста
извлечение фактов из англоязычных статей
ответы по справочным материалам
поиск ответов в тексте документов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; модель предназначена для ответов, извлекаемых из предоставленного текста, а не для свободной генерации. README не содержит подробных результатов оценки, поэтому качество на других наборах данных и языках не установлено.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the squad dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3453

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.222	1.0	5533	1.1637
0.9667	2.0	11066	1.1426
0.7322	3.0	16599	1.2188
0.5652	4.0	22132	1.2436
0.4775	5.0	27665	1.3453

Framework versions

Transformers 4.33.1
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов: 7c855f9