/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
splinter · dense
Опубликована
15 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

splinter-base-finetuned-squad

anas-awadalla
Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Модель Splinter, дообученная на SQuAD, извлекает ответы на вопросы из предоставленного текста.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

Splinter-base-finetuned-squad — модель Anas Awadalla для ответов на вопросы по контексту. Она дообучена на датасете SQuAD на базе tau/splinter-base-qass и использует архитектуру Splinter с плотными слоями; размер составляет 135,5 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для извлечения ответов из предоставленного текста: пользователь задаёт вопрос и передаёт контекст, а модель находит в нём ответ. Она подходит для систем поиска ответов по документам и для обработки вопросов по материалам, похожим на SQuAD. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из статьи по вопросу пользователя
  • ответы на вопросы по справочным документам
  • поиск фактов в тексте для системы вопросно-ответного поиска

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README не приводит результатов оценки и дополнительных сведений об ограничениях.

Для каких профессий подходит6

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 467моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

splinter-base-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of tau/splinter-base-qass on the 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: 3e-05
  • train_batch_size: 12
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.17.0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.0.0
  • Tokenizers 0.11.6

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
SplinterForQuestionAnswering
Ревизия весов
6925320

0 моделей

    Создать бенчмарк