Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: bert-base-cased
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-squad

MTalha056

Ответы на вопросыТекст → текст8 профессий

Дообученная на основе BERT модель для извлечения ответов на вопросы из текста.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 авг 2026

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

MTalha056/bert-finetuned-squad — модель на архитектуре BERT для ответов на вопросы, разработанная на основе bert-base-cased и дообученная на неизвестном наборе данных. Она предназначена для извлечения ответа из текста по заданному вопросу.

Модель содержит 135,5 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка модели не описывает обучающие данные, качество и ограничения; язык модели по имеющимся сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в предоставленном тексте
извлечение фактов из текстовых документов
автоматизация ответов на вопросы по текстовому контексту

Ограничения

Набор данных для дообучения указан как неизвестный, а карточка не содержит результатов оценки качества. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит8

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on an unknown dataset.

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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 5.15.0
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForQuestionAnswering
Ревизия весов: 6dee31e