/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
13 апр 2022

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-CUAD-IE

Gam
Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Дообученная DistilBERT-модель для ответов на вопросы и извлечения информации из текста.

49скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 апр 2022

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

Gam/distilbert-base-uncased-finetuned-CUAD-IE — дообученная модель семейства DistilBERT от автора репозитория Gam. Она предназначена для извлечения ответа на вопрос из текста; название указывает на связь с CUAD и извлечением информации, но карточка не раскрывает обучающий набор и сценарии применения. Модель использует архитектуру DistilBertForQuestionAnswering, принимает текст и выдаёт текстовый ответ. Окно контекста составляет 512 токенов. Веса доступны в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

В карточке приведён результат на оценочном наборе: loss 0,0108, однако набор данных и методика оценки не описаны. Поэтому этот показатель не позволяет судить о качестве на других задачах или текстах; для работы с длинными документами может потребоваться разбивать их на фрагменты.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из текста по заданному вопросу
  • поиск сведений в договоре по естественно-языковому запросу
  • извлечение пунктов и условий из юридических документов

Ограничения

Обучающий набор и детали оценки не раскрыты, поэтому приведённый loss 0,0108 не характеризует надёжность на иных данных. Контекст ограничен 512 токенами.

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 467моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-uncased-finetuned-CUAD-IE

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

  • Loss: 0.0108

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: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.01491.0337370.0108

Framework versions

  • Transformers 4.18.0
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Tokenizers 0.12.1

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
d0511f1

0 моделей

    Создать бенчмарк