Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 24 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

finqa_model

anablasi

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

Модель RoBERTa для поиска ответов на вопросы в предоставленном текстовом контексте, возможно финансовом.

1 685скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 2022

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

anablasi/finqa_model — модель на архитектуре RoBERTa, опубликованная пользователем anablasi на Hugging Face. Она предназначена для ответа на вопросы по предоставленному текстовому контексту; название репозитория указывает на финансовую тематику, однако карточка модели отсутствует, поэтому специализированное обучение на финансовых данных не подтверждено. Модель содержит 151,8 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 514 токенов.

Модель принимает вопрос и контекст и извлекает из него ответ. Доступные сведения не позволяют надёжно установить поддерживаемые языки, базовую модель, лицензию или специфические ограничения качества; поэтому эти характеристики не уточняются.

Сценарии применения

Извлечение ответа из финансового текста
Ответы на вопросы по предоставленному документу
Поиск фактов в тексте по заданному вопросу

Ограничения

Карточка модели отсутствует, поэтому её обучение на финансовых данных, поддерживаемые языки и лицензия не подтверждены. Контекст ограничен 514 токенами.

Для каких профессий подходит4

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

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: RobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов: 97c67db