/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
big_bird · dense
Базовая модель
bigbird_race_1
Опубликована
12 янв 2024

bigbird_mental2019_1

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная BigBird, выбирающая ответ на вопрос из нескольких вариантов по текстовому контексту.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 янв 2024

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

augmdc/bigbird_mental2019_1 — дообученная модель BigBird для выбора ответа из нескольких вариантов. Она основана на augmdc/bigbird_race_1 и содержит 151,9 млн параметров; архитектура представлена классом BigBirdForMultipleChoice. Модель принимает текст и выдаёт выбор ответа, а заявленная длина контекста составляет 4096 токенов.

Модель предназначена для задач с вопросом, текстовым контекстом и набором вариантов ответа. На указанном в карточке наборе для оценки она показала точность 0,4983 и loss 1,1074. Разработчик не описал набор данных для дообучения и подробные сценарии применения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выбор правильного ответа по тексту
  • ответы на тестовые вопросы с вариантами
  • проверка понимания прочитанного в формате теста

Ограничения

В README указана точность 0,4983 на оценочном наборе, но набор данных не назван, поэтому результат трудно интерпретировать. Подробности обучения и ограничения применения не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bigbird_mental2019_1

This model is a fine-tuned version of augmdc/bigbird_race_1 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1074
  • Accuracy: 0.4983

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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
1.38041.09291.22480.4474
1.19882.018581.10740.4983

Framework versions

  • Transformers 4.33.0
  • Pytorch 2.0.0
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · multiple-choice

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BigBirdForMultipleChoice
Ревизия весов
4afa097

0 моделей