Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 20,4 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: electra · dense

Ссылки

Hugging Face

google_electra-small-discriminator_squad

Palak

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Компактная дообученная ELECTRA-модель для извлечения ответов на вопросы из англоязычного контекста.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 дек 2021

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

Palak/google_electra-small-discriminator_squad — компактная модель семейства ELECTRA, разработанная Palak и дообученная на google/electra-small-discriminator для ответов на вопросы по контексту. Она принимает вопрос и текстовый фрагмент и выделяет ответ из предоставленного контекста; подходит для извлечения фактических ответов из документов и справочных материалов. Модель содержит 20,4 млн параметров, использует архитектуру ElectraForQuestionAnswering, работает с контекстом до 512 токенов и опубликована в формате PyTorch. В README указаны результаты на SQuAD v1: exact match 76,95 и F1 84,99.

Модель предназначена для англоязычного набора SQuAD v1; заявленная лицензия — Apache-2.0. Она отвечает только на основе переданного контекста и может ошибаться либо не находить ответ, если контекст недостаточен. Карточка не описывает дополнительные ограничения или сценарии использования.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в тексте документа
извлечение фактов из справочной статьи
ответы по контексту из базы знаний
автоматическое заполнение ответов по текстовым фрагментам

Ограничения

Модель обучена на SQuAD v1 и рассчитана на извлечение ответа из предоставленного контекста; качество для других языков и доменов не подтверждено. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.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

google_electra-small-discriminator_squad

This model is a fine-tuned version of google/electra-small-discriminator on the squadV1 dataset.

"eval_exact_match": 76.95364238410596
"eval_f1": 84.98869246841396
"eval_samples": 10784

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: 3e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.14.1
Pytorch 1.9.0
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: ElectraForQuestionAnswering
Ревизия весов: 3061981