Диалоговая GPT-2-модель, обученная на CoQA для генерации ответов на вопросы с учётом контекста разговора.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Fractalego Conversation QA — модель генерации текста на базе архитектуры GPT-2, обученная на наборе CoQA для ответов на вопросы в диалоге. Её можно использовать для последовательных вопросов и ответов с учётом контекста разговора через пакет conversation-qa. Модель принимает текст и генерирует текст; размер контекста составляет 1024 токена.
Обучение на CoQA ориентирует модель на диалоговый формат вопросов и ответов. В метаданных указан формат PyTorch. Сведений о размере модели и лицензии в предоставленных источниках нет.
Модель обучена на CoQA, поэтому её возможности могут быть ограничены этим типом разговорных вопросов и ответов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This framework is trained on the CoQA dataset.
pip install conversation-qa
from conversation_qa import QA, Dialogue
qa = QA("fractalego/conversation-qa")
dialogue = Dialogue()
dialogue.add_dialogue_pair("Where was the cat?", "The fence.")
text = "A white cat is on the fence."
query = "What color is it?"
qa.get_answer(text, dialogue.get_text(), query)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…