/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
19 ноя 2022

XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная XLM-RoBERTa-base находит ответы на вопросы во вьетнамских текстах.

44скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 ноя 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

chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1 — дообученная модель XLM-RoBERTa-base для ответов на вопросы по тексту на вьетнамском языке. Она обучена на наборе UIT-ViQuAD и возвращает найденный в контексте фрагмент ответа вместе с оценкой уверенности и позициями начала и конца фрагмента. В карточке указаны результаты: EM 60,63 и F1 79,63.

Модель содержит 305,2 млн параметров, использует архитектуру XLM-RoBERTa и веса PyTorch; длина контекста — 514 токенов. Подходит для извлечения ответов из вьетнамских текстов при наличии вопроса и контекста. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из вьетнамской статьи по вопросу
  • поиск ответа в заданном фрагменте вьетнамского текста
  • создание системы вопросов и ответов по вьетнамским документам

Ограничения

Предназначена для ответов по предоставленному текстовому контексту и ориентирована на вьетнамский язык. Длина контекста ограничена 514 токенами; лицензия не указана в доступных данных.

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

We fined-tune model XLM-Roberta-base in UIT-vquad dataset (https://arxiv.org/pdf/2009.14725.pdf)

Performance

  • EM (exact match) : 60.63
  • F1 : 79.63

How to run

from transformers import pipeline

# Replace this with your own checkpoint
model_checkpoint = "chieunq/XLM-R-base-finetuned-uit-vquad-1"
question_answerer = pipeline("question-answering", model=model_checkpoint)

context = """
Nhóm của chúng tôi là sinh viên năm 4 trường ĐH Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội. Nhóm gồm 3 thành viên : Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức . Đây là pha Reader trong dự án cuồi kì môn Các vấn đề hiện đại trong CNTT của nhóm . 
"""
question = "3 thành viên trong nhóm gồm những ai ?"
question_answerer(question=question, context=context)

Output

{'score': 0.9928902387619019,
 'start': 98,
 'end': 158,
 'answer': 'Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức.'}

Framework versions

  • Transformers 4.24.0
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.7.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
XLMRobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов
f1857f4

0 моделей