Испаноязычная модель BERT для извлечения ответов на вопросы из заданного текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MMG/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-squad2-es — испаноязычная модель на архитектуре BERT, дообученная на наборе данных squad_es для ответов на вопросы по заданному тексту. Она принимает вопрос и контекст и извлекает из контекста ответ; подходит, например, для поиска фактов в испаноязычных документах. Модель содержит 137,1 млн параметров, использует регистрозависимую версию испанского BERT с whole-word masking и поддерживает контекст до 512 токенов.
На оценочной выборке указаны exact match 62,53 и F1 69,33. Модель распространяется в формате PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Ограничена контекстом до 512 токенов и ориентирована на испанский язык; качество на оценочной выборке составляет 62,53 exact match и 69,33 F1.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tuned version of dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased on the squad_es dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · question-answering
Подбираем GPU…