/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
electra · dense
Базовая модель
electra-base-german-uncased
Опубликована
2 мар 2022

electra-base-de-squad2

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Немецкая ELECTRA-модель извлекает ответы на вопросы из заданного текстового контекста.

311скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены24 авг 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

deutsche-telekom/electra-base-de-squad2 — немецкоязычная модель ответов на вопросы, выпущенная Deutsche Telekom. Это дообученная для извлечения ответов из текста базовая ELECTRA electra-base-german-uncased с 138,4 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Модель принимает вопрос вместе с текстовым контекстом и возвращает найденный ответ с оценкой и его позициями в исходном тексте.

Модель предназначена для ответов на вопросы по немецким документам и другим текстам. Она обучена на наборе deQuAD с 130 тыс. обучающих и 11 тыс. тестовых пар «вопрос–ответ»; в оценке на тестовой выборке deQuAD модель показала Exact Match 70,97 и F1 76,18. Доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в немецком документе
  • извлечение фактов из немецкой статьи
  • ответы на вопросы по базе немецких текстов
  • автоматизация ответов на вопросы по немецким материалам

Ограничения

Модель ориентирована на немецкий язык и извлечение ответа из предоставленного контекста; качество за пределами тестового набора deQuAD может отличаться.

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

We released the German Question Answering model fine-tuned with our own German Question Answering dataset (deQuAD) containing 130k training and 11k test QA pairs.

Overview

  • Language model: electra-base-german-uncased
  • Language: German
  • Training data: deQuAD2.0 training set (~42MB)
  • Evaluation data: deQuAD2.0 test set (~4MB)
  • Infrastructure: 8xV100 GPU

Evaluation

We benchmarked the question answering performance on our deQuAD test data with some German language models. The fine-tuned electra-base-german-uncased model gives the best performance (Exact Match/F1).

ModelAllHasAnsNoAns
electra-base-german-uncased70.97/76.1867.73/78.0274.29/74.29
bert-base-german-cased58.98/64.7749.19/60.6369.03/69.03
bert-base-german-dbmdz-uncased63.70/68.0057.03/65.5270.51/70.51
dbmdz/bert-base-german-europeana-uncased58.79/63.3852.14/61.2265.59/65.59

Use Model in Pipeline

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="deutsche-telekom/electra-base-de-squad2",
    tokenizer="deutsche-telekom/electra-base-de-squad2"
)

contexts = ['''Die Robert Bosch GmbH ist ein im Jahr 1886 von Robert Bosch gegründetes multinationales deutsches Unternehmen. 
Es ist tätig als Automobilzulieferer, Hersteller von Gebrauchsgütern und Industrie- und Gebäudetechnik und darüber hinaus 
in der automatisierten Verpackungstechnik, wo Bosch den führenden Platz einnimmt. Die Robert Bosch GmbH und ihre rund 460 
Tochter- und Regionalgesellschaften in mehr als 60 Ländern bilden die Bosch-Gruppe. Der Sitz der Geschäftsführung befindet 
sich auf der Schillerhöhe in Gerlingen, der Firmensitz in Stuttgart. Seit dem 1. Juli 2012 ist Volkmar Denner Vorsitzender 
der Geschäftsführung. Im Jahr 2015 konnte Bosch die Spitzenposition zurückgewinnen. Die Automobilsparte war im Jahr 2018 
für 61 % des Konzernumsatzes von Bosch verantwortlich. Das Unternehmen hatte im Jahr 2018 in Deutschland an 85 Standorten 
139.400 Mitarbeiter.''']*2

questions = ["Wer leitet die Robert Bosch GmbH?", 
            "Wer begründete die Robert Bosch GmbH?"]

qa_pipeline(context=contexts, question=questions)

Output

[{'score': 0.9537325501441956,
  'start': 577,
  'end': 591,
  'answer': 'Volkmar Denner'},
 {'score': 0.8804352879524231,
  'start': 47,
  'end': 59,
  'answer': 'Robert Bosch'}]

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
ElectraForQuestionAnswering
Ревизия весов
ed28bfc

0 моделей