/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
136 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-base-cased-squad2

Ответы на вопросыТекст → текст7 профессий

Англоязычная модель BERT для извлечения ответов на вопросы из текста и документов.

62 941скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены24 сен 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

deepset/bert-base-cased-squad2 — англоязычная модель компании deepset для извлекающего ответа на вопросы. Это дообученная для задачи question-answering версия BERT base cased, обученная на SQuAD 2.0; архитектура — BertForQuestionAnswering, размер — 135,5 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов.

Модель принимает вопрос и текстовый фрагмент и извлекает из него ответ, а также подходит для сценариев с документами, например для конвейеров Haystack. Обучение и оценка проводились на SQuAD 2.0, поэтому модель ориентирована на англоязычные вопросы и контексты. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из англоязычного текста
  • ответы на вопросы по документам
  • поиск фактического ответа в контексте
  • создание конвейера извлекающего QA в Haystack

Ограничения

Ориентирована на английский язык и контекст длиной до 512 токенов; ответ извлекается из предоставленного текста, поэтому модель сама по себе не ищет сведения во внешних источниках.

Для каких профессий подходит7

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

This is a BERT base cased model trained on SQuAD v2

Overview

Language model: bert-base-cased Language: English
Downstream-task: Extractive QA
Training data: SQuAD 2.0
Eval data: SQuAD 2.0
Code: See an example extractive QA pipeline built with Haystack

Usage

In Haystack

Haystack is an AI orchestration framework to build customizable, production-ready LLM applications. You can use this model in Haystack to do extractive question answering on documents. To load and run the model with Haystack:

# After running pip install haystack-ai "transformers[torch,sentencepiece]"

from haystack import Document
from haystack.components.readers import ExtractiveReader

docs = [
    Document(content="Python is a popular programming language"),
    Document(content="python ist eine beliebte Programmiersprache"),
]

reader = ExtractiveReader(model="deepset/bert-base-cased-squad2")
reader.warm_up()

question = "What is a popular programming language?"
result = reader.run(query=question, documents=docs)
# {'answers': [ExtractedAnswer(query='What is a popular programming language?', score=0.5740374326705933, data='python', document=Document(id=..., content: '...'), context=None, document_offset=ExtractedAnswer.Span(start=0, end=6),...)]}

For a complete example with an extractive question answering pipeline that scales over many documents, check out the corresponding Haystack tutorial.

In Transformers

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline

model_name = "deepset/bert-base-cased-squad2"

# a) Get predictions
nlp = pipeline('question-answering', model=model_name, tokenizer=model_name)
QA_input = {
    'question': 'Why is model conversion important?',
    'context': 'The option to convert models between FARM and transformers gives freedom to the user and let people easily switch between frameworks.'
}
res = nlp(QA_input)

# b) Load model & tokenizer
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

About us

deepset is the company behind the production-ready open-source AI framework Haystack.

Some of our other work:

Get in touch and join the Haystack community

We also have a Discord community open to everyone!

Twitter | LinkedIn | Discord | GitHub Discussions | Website | YouTube

By the way: we're hiring!

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
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
d378e31

0 моделей