/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

bert-multi-english-german-squad2

Ответы на вопросыТекст → текст7 профессий

Двуязычная модель Deutsche Telekom на базе BERT для поиска ответов на вопросы по контексту на английском и немецком языках.

101скачиваний за 30 дней40лайковвеса обновлены27 апр 2023

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

Это двуязычная модель ответов на вопросы, разработанная Deutsche Telekom на основе bert-base-multilingual-cased и дообученная для задачи question answering. Она извлекает ответы из предоставленного контекста и рассчитана на работу с текстами на английском и немецком языках.

Для дообучения использованы SQuAD 2.0 и немецкий набор deQuAD 2.0, созданный на основе автоматического перевода SQuAD с последующей редактурой. Карточка приводит результаты оценки на английском SQuAD 2.0: F1 92,85 и exact match 90,29. Модель имеет около 205,1 млн параметров, принимает контекст длиной до 512 токенов и распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • извлечение ответов из англоязычных документов
  • ответы на вопросы по немецким текстам
  • создание двуязычной системы вопросов и ответов по документам

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка приводит оценку на SQuAD 2.0 и deQuAD 2.0; качество на иных типах текстов и сценариях не охарактеризовано.

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

Bilingual English + German SQuAD2.0

We created German Squad 2.0 (deQuAD 2.0) and merged with SQuAD2.0 into an English and German training data for question answering. The bert-base-multilingual-cased is used to fine-tune bilingual QA downstream task.

Details of deQuAD 2.0

SQuAD2.0 was auto-translated into German. We hired professional editors to proofread the translated transcripts, correct mistakes and double check the answers to further polish the text and enhance annotation quality. The final German deQuAD dataset contains 130k training and 11k test samples.

Overview

  • Language model: bert-base-multilingual-cased
  • Language: German, English
  • Training data: deQuAD2.0 + SQuAD2.0 training set
  • Evaluation data: SQuAD2.0 test set; deQuAD2.0 test set
  • Infrastructure: 8xV100 GPU
  • Published: July 9th, 2021

Evaluation on English SQuAD2.0

HasAns_exact = 85.79622132253711
HasAns_f1 = 90.92004586077663
HasAns_total = 5928
NoAns_exact = 94.76871320437343
NoAns_f1 = 94.76871320437343
NoAns_total = 5945
exact = 90.28889076054915
f1 = 92.84713483219753
total = 11873

Evaluation on German deQuAD2.0

HasAns_exact = 63.80526406330638
HasAns_f1 = 72.47269140789888
HasAns_total = 5813
NoAns_exact = 82.0291893792861
NoAns_f1 = 82.0291893792861
NoAns_total = 5687
exact = 72.81739130434782
f1 = 77.19858740470603
total = 11500

Use Model in Pipeline

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="deutsche-telekom/bert-multi-english-german-squad2",
    tokenizer="deutsche-telekom/bert-multi-english-german-squad2"
)

contexts = ["Die Allianz Arena ist ein Fußballstadion im Norden von München und bietet bei Bundesligaspielen 75.021 Plätze, zusammengesetzt aus 57.343 Sitzplätzen, 13.794 Stehplätzen, 1.374 Logenplätzen, 2.152 Business Seats und 966 Sponsorenplätzen. In der Allianz Arena bestreitet der FC Bayern München seit der Saison 2005/06 seine Heimspiele. Bis zum Saisonende 2017 war die Allianz Arena auch Spielstätte des TSV 1860 München.",
            "Harvard is a large, highly residential research university. It operates several arts, cultural, and scientific museums, alongside the Harvard Library, which is the world's largest academic and private library system, comprising 79 individual libraries with over 18 million volumes. "]
questions = ["Wo befindet sich die Allianz Arena?", 
            "What is the worlds largest academic and private library system?"]
 
qa_pipeline(context=contexts, question=questions)

Output:

[{'score': 0.7290093898773193,
  'start': 44,
  'end': 62,
  'answer': 'Norden von München'},
 {'score': 0.7979822754859924,
  'start': 134,
  'end': 149,
  'answer': 'Harvard Library'}]

License - The MIT License

Copyright (c) 2021 Fang Xu, Deutsche Telekom AG

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
5111b46

0 моделей