/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-cased-distilled-squad
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 мая 2023

distilbert-base-cased-distilled-squad

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

Xenova/distilbert-base-cased-distilled-squad — модель для извлечения ответов на вопросы по заданному контексту.

950скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены11 июл 2025

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

Она представляет собой веб-совместимую версию distilbert-base-cased-distilled-squad, подготовленную сообществом Xenova и содержащую веса в формате ONNX для работы с библиотекой Transformers.js.

Модель предназначена для сценариев question answering, включая запуск непосредственно в JavaScript-приложениях и веб-среде. Пользователь передаёт вопрос и фрагмент текста, а модель определяет соответствующий ответ в контексте. Архитектурно это дистиллированная версия BERT на базе DistilBERT с регистрозависимым токенизатором; точные размер, поддерживаемые языки, модальности и максимальная длина контекста в README не указаны. Приведённый пример относится к английскому языку, поэтому языковые возможности следует считать неуточнёнными.

Сильные стороны модели — компактный формат ONNX и интеграция с Transformers.js, что упрощает использование в веб-приложениях и JavaScript-проектах. Ограничение состоит в узкой специализации: модель отвечает на вопросы только на основе предоставленного контекста и не предназначена для свободной генерации текста или поиска внешних знаний. Лицензия в README не указана; условия использования необходимо уточнять в исходном репозитории базовой модели и связанных материалах.

Для каких профессий подходит4

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

https://huggingface.co/distilbert-base-cased-distilled-squad with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Run question answering.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const answerer = await pipeline('question-answering', 'Xenova/distilbert-base-cased-distilled-squad');
const question = 'Who was Jim Henson?';
const context = 'Jim Henson was a nice puppet.';
const output = await answerer(question, context);

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов
bdbb0a5

0 моделей