DeBERTa v2 XLarge, дообученная на CUAD, извлекает ответы на вопросы из англоязычных контрактов.
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
akdeniz27/deberta-v2-xlarge-cuad — модель DeBERTa v2 XLarge, дообученная на наборе данных CUAD для ответов на вопросы по контрактам. Она принимает текст вопроса и контрактного фрагмента и предназначена для извлечения ответов из юридических документов. Модель содержит около 1,1 млрд параметров, использует архитектуру DeBERTa v2 и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Карточка указывает английский язык и формат весов PyTorch и Safetensors.
Модель подходит для поиска в договорах ответов на вопросы и извлечения контрактных условий. Она ограничена английскими данными CUAD и контекстом в 512 токенов; карточка не приводит подробностей о качестве на других типах документов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Рассчитана на английские контракты и контекст до 512 токенов; пригодность для других языков и типов документов не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is the fine-tuned version of "DeBERTa v2 XLarge" using CUAD dataset https://huggingface.co/datasets/cuad
Link for model checkpoint: https://github.com/TheAtticusProject/cuad
For the use of the model with CUAD: https://github.com/marshmellow77/cuad-demo and https://huggingface.co/spaces/akdeniz27/contract-understanding-atticus-dataset-demo
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · question-answering
Подбираем GPU…