Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 432 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: splinter · dense
Опубликована: 15 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

splinter-large-finetuned-squad

anas-awadalla

Ответы на вопросыТекст → текст5 профессий

Дообученная на SQuAD модель Splinter для извлечения ответов на вопросы из текста.

38скачиваний 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

anas-awadalla/splinter-large-finetuned-squad — модель семейства Splinter, разработанная путём дообучения tau/splinter-large-qass на наборе данных SQuAD. Она предназначена для поиска ответа на вопрос в предоставленном тексте и подходит для систем, которые отвечают на вопросы по документам и справочным материалам. Модель содержит 432,3 млн параметров, использует архитектуру SplinterForQuestionAnswering и принимает контекст длиной до 512 токенов. Доступны веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Карточка не сообщает результаты оценки и подробные ограничения качества. Модель ориентирована на англоязычный набор SQuAD; пригодность для других языков и предметных областей по имеющимся данным не подтверждена.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в англоязычном фрагменте текста
ответы на вопросы по справочным материалам
извлечение фактов из документов по запросу

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Данных о качестве на других языках и предметных областях нет; модель дообучена на англоязычном SQuAD.

Для каких профессий подходит5

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

splinter-large-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of tau/splinter-large-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: 36015d0