Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 265 млн
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: muRIL-squad
Опубликована: 19 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

muril-squad-nepali

Yunika

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная на непальской версии SQuAD модель BERT для извлечения ответов на вопросы из текста на непальском языке.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 дек 2023

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

Yunika/muril-squad-nepali — модель на базе muRIL с архитектурой BERT, дообученная на переведённом на непальский язык датасете SQuAD. Она предназначена для извлечения ответов на вопросы из предоставленного текста на непальском языке. Модель содержит 264,8 млн параметров, принимает текст с контекстом длиной до 512 токенов и выдаёт текстовый фрагмент ответа. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

извлечение ответа на вопрос из непальского текста
ответы на вопросы по непальским документам
поиск фактической информации в непальских статьях

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество за пределами непальских данных SQuAD может отличаться. Подробности оценки и известные ограничения в карточке не приведены.

Для каких профессий подходит3

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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

muril-squad-nepali

This model is a fine-tuned version of suban244/muRIL-squad on an Nepali translated SQuAD 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: 1e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 6
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.36.0
Pytorch 2.0.0
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.15.0

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: BertForQuestionAnswering
Ревизия весов: 715cee1