Дообученная DistilBERT-модель выбирает правильный вариант ответа в заданиях с несколькими вариантами и может использоваться как часть ансамбля.
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
ShadowTooOP/smart-mcq-distilbert-base — дообученная DistilBERT Base модель для выбора правильного ответа в заданиях с несколькими вариантами. Она разработана для Smart MCQ Solver Challenge и использует архитектуру DistilBertForMultipleChoice; контекст составляет до 512 токенов, веса опубликованы в формате safetensors.
Модель представляет вторую часть ансамбля из двух моделей: при совместном инференсе её предсказания объединяются с ShadowTooOP/smart-mcq-roberta-base с весом 0,4, а предсказания RoBERTa — с весом 0,6. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Данных о языковой специализации и результатах оценки в карточке нет.
Карточка не сообщает языки и результаты оценки модели. Для описанного ансамблевого инференса требуется объединение предсказаний с ShadowTooOP/smart-mcq-roberta-base.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is fine-tuned for the Smart MCQ Solver Challenge using AutoModelForMultipleChoice.
This model represents Part 2 of a 2-model ensemble. It is combined with ShadowTooOP/smart-mcq-roberta-base by 0.4 weight average predicted logits/probabilities for final inference.
FinalProb = 0.6RoBERTa + 0.4DistilBERT
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · multiple-choice
Подбираем GPU…