Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: big_bird · dense
Базовая модель: bigbird-roberta-base
Опубликована: 28 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

bigbird_race_1

augmdc

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная на RACE модель BigBird выбирает правильный ответ на вопросы по англоязычному тексту.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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_race_1 — модель BigBird, дообученная на наборе RACE для решения заданий с выбором ответа по тексту. Она основана на google/bigbird-roberta-base, содержит 151,9 млн параметров и принимает последовательности длиной до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по англоязычным текстам в формате multiple choice.

На оценочной выборке RACE указаны loss 1,0178 и accuracy 0,5884. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. README не описывает дополнительные сценарии обучения или ограничения; результаты оценки относятся к указанной выборке.

Сценарии применения

ответы на вопросы по тексту с выбором из нескольких вариантов
оценка понимания прочитанного на англоязычных учебных текстах
эксперименты с бенчмарком RACE

Ограничения

На оценочной выборке RACE точность составляет 0,5884; качество на других наборах и в иных сценариях не указано.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bigbird_race_1

This model is a fine-tuned version of google/bigbird-roberta-base on the race dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.0178
Accuracy: 0.5884

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
1.313	1.0	1589	1.2015	0.4896
1.0197	2.0	3178	1.0178	0.5884

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: 51cf4b8