/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es-finetuned-sqac

Ответы на вопросыТекст → текст5 профессий

Испаноязычная модель на базе BERT извлекает ответы на вопросы из текста и дообучена на наборе SQAC.

208скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены26 июл 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

MMG выпустил испаноязычную модель вопросно-ответной системы на базе BERT. Она дообучена на наборе SQAC поверх mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es и предназначена для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста. Модель содержит 137,1 млн параметров, использует архитектуру BertForQuestionAnswering и принимает контекст до 512 токенов; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.

На оценочном наборе SQAC указаны exact match 65,02 и F1 81,67. Модель подходит для испаноязычных систем поиска ответов по текстам. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение ответов из испаноязычных документов
  • ответы на вопросы по испанским статьям и материалам
  • поиск фактов в испаноязычных текстах
  • создание испаноязычного сервиса вопросно-ответного поиска

Ограничения

Ограничение контекста составляет 512 токенов; оценочные показатели приведены только для SQAC. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es-finetuned-sqac-v2

This model is a fine-tuned version of mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es on the sqac dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • {'exact_match': 65.02145922746782, 'f1': 81.6651482773275}

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: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.94171.012770.7903
0.50022.025540.8459
0.28953.038310.9482

Framework versions

  • Transformers 4.12.5
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.16.1
  • Tokenizers 0.10.3

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
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
466bc19

0 моделей