/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
435 млн
Архитектура
electra · dense

German-question-answer-Electra

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная на MLQA модель ELECTRA отвечает на вопросы по немецкоязычному текстовому контексту.

52скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены16 янв 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

Sahajtomar/German-question-answer-Electra — модель ответов на вопросы на немецком языке, дообученная автором Sahajtomar на наборе MLQA на основе GELECTRA Large от deepset.ai. Она принимает вопрос и текстовый контекст и предназначена для извлечения ответа из контекста. Архитектура — ELECTRA с 434,5 млн параметров; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Доступны веса PyTorch и TensorFlow.

В карточке приведены результаты: EM 64,27 и F1 77,39 на немецкой dev-выборке MLQA, а также EM 66,38 и F1 82,25 на немецкой тестовой выборке XQuAD. Модель рассчитана на немецкоязычные QA-сценарии; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • Извлечение ответа из немецкой статьи по заданному вопросу
  • Ответы на вопросы по немецкоязычным документам
  • Поиск фактов в немецком тексте для QA-системы

Ограничения

Максимальная длина контекста — 512 токенов; результаты указаны для немецких выборок MLQA и XQuAD и не подтверждают качество на других языках или типах данных. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

QA Model trained on MLQA dataset for german langauge.

MODEL used for fine tuning is GELECTRA Large by deepset.ai

MLQA DEV (german)

EM: 64.27
F1: 77.39

XQUAD TEST (german)

EM: 66.38
F1: 82.25

Hyperparameters

per_gpu_train_batch_size 4
per_gpu_eval_batch_size 32
gradient_accumulation_steps 8
learning_rate 3e-5
num_train_epochs 1.0
max_seq_length 384
doc_stride 128

Model inferencing:

!pip install -q transformers
from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="Sahajtomar/GELECTRAQA",
    tokenizer="Sahajtomar/GELECTRAQA"
)

qa_pipeline({
    'context': "Vor einigen Jahren haben Wissenschaftler ein wichtiges Mutagen identifiziert, das in unseren eigenen Zellen liegt: APOBEC, ein Protein, das normalerweise als Schutzmittel gegen Virusinfektionen fungiert. Heute hat ein Team von Schweizer und russischen Wissenschaftlern unter der Leitung von Sergey Nikolaev, Genetiker an der Universität Genf (UNIGE) in der Schweiz, entschlüsselt, wie APOBEC eine Schwäche unseres DNA-Replikationsprozesses ausnutzt, um Mutationen in unserem Genom zu induzieren.",
    'question': "Welches Mutagen schützt vor Virusinfektionen?"
    
})

# output

{'answer': 'APOBEC', 'end': 121, 'score': 0.987, 'start': 115} 

## Even complex queries can be answered pretty well

qa_pipeline({
    "context": "Es wird erwartet, dass sich schwarze Löcher mit Sternmasse bilden,
                wenn sehr massive Sterne am Ende ihres Lebenszyklus 
                zusammenbrechen. Nachdem sich ein Schwarzes Loch gebildet hat, 
                kann es weiter wachsen,indem es Masse aus seiner Umgebung 
                absorbiert. Durch Absorption anderer Sterne und Verschmelzung mit 
                anderen Schwarzen Löchern können sich  supermassereiche Schwarze 
                Löcher mit Millionen von Sonnenmassen (M☉) bilden.  Es besteht 
                Konsens darüber, dass in den Zentren der meisten Galaxien
                supermassereiche Schwarze Löcher existieren.",
    'question': "Wie Sonnenmassen entstehen?"


})

#output

{'answer': 'Durch Absorption anderer Sterne und Verschmelzung mit anderen Schwarzen Löchern',
 'end': 332,
 'score': 0.23970196,
 'start': 253}
    

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
429a906

0 моделей