/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-cased-distilled-squad
Опубликована
6 янв 2024

distilbert-base-cased-distilled-agric-060124_1

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Дообученная DistilBERT-модель для извлечения ответов на вопросы из текстового контекста.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

Модель badokorach/distilbert-base-cased-distilled-agric-060124_1 — дообученная версия DistilBERT для ответа на вопросы по переданному текстовому контексту. Она основана на distilbert-base-cased-distilled-squad и предназначена для извлечения ответа из контекста в формате задачи question-answering. Модель опубликована в формате TensorFlow и рассчитана на контекст до 512 токенов.

В карточке указаны значения train loss 0,5748 и validation loss 0,0 после 14 эпох, однако набор данных и методика оценки не описаны, поэтому эти результаты не позволяют надёжно судить о качестве. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; описание не содержит дополнительных сведений о предметной специализации или ограничениях применения.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в предоставленном тексте
  • извлечение фактов из документов по запросу
  • создание простого FAQ по текстовому контексту

Ограничения

Данные обучения и подробности оценки не описаны, поэтому качество на конкретных текстах не установлено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

badokorach/distilbert-base-cased-distilled-agric-060124_1

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-cased-distilled-squad on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.5748
  • Validation Loss: 0.0
  • Epoch: 14

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:

  • optimizer: {'inner_optimizer': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 1e-05, 'decay_steps': 1725, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.8999999761581421, 'beta_2': 0.9990000128746033, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.02}, 'registered_name': 'AdamWeightDecay'}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
  • training_precision: mixed_float16

Training results

Train LossValidation LossEpoch
2.88170.00
2.16430.01
1.87880.02
1.64460.03
1.45600.04
1.28350.05
1.10900.06
0.97690.07
0.89400.08
0.77000.09
0.73060.010
0.67320.011
0.63800.012
0.59050.013
0.57480.014

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • TensorFlow 2.15.0
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов
faa7c05

0 моделей