Характеристики

Контекст: 512 токенов
Архитектура: distilbert · dense
Опубликована: 6 апр 2022

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-japanese_test

chiba

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Японская модель на базе DistilBERT для извлечения ответов на вопросы из заданного текста.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 апр 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

chiba/distilbert-base-japanese_test — модель на базе DistilBERT для задач question answering, опубликованная пользователем или организацией chiba на Hugging Face. Карточка модели отсутствует, поэтому дополнительные сведения о разработчике, обучающих данных и лицензии не подтверждены.

Модель предназначена для извлечения ответов на вопросы из предоставленного контекста на японском языке. Она использует архитектуру DistilBERT, работает через библиотеку Transformers с PyTorch и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. Модель не является генеративной системой общего назначения и не предназначена для свободного диалога или создания длинных текстов.

Сценарии применения

поиск ответов в японских документах
извлечение фактов из японских текстов
автоматизация японских систем вопросно-ответного поиска

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. У модели отсутствует заполненная карточка, поэтому сведения о лицензии, данных обучения и дополнительных ограничениях не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

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 I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

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: DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов: fd5b5bf