/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
434 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 мар 2022

bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad-finetuned-islamic-squad

Ответы на вопросыТекст → текст4 профессии

Дообученная на SQuAD v2 модель BERT Large для извлечения ответов на вопросы из текста, включая вопросы по исламской тематике.

34скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 мар 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

Это модель ответов на вопросы на основе BERT Large с некейсовой токенизацией и whole-word masking. Она дообучена на базе bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad на наборе SQuAD v2 и предназначена для извлечения ответа из предоставленного текста, в том числе для обработки вопросов без ответа в контексте. В README приведена оценка loss 0,3855 на наборе оценки.

Модель содержит 433,9 млн параметров, использует архитектуру BertForQuestionAnswering и работает с контекстом до 512 токенов. Она рассчитана на английский язык; специализированная версия ориентирована на вопросы по исламской тематике, однако подробности обучающих данных и отраслевые ограничения в карточке не раскрыты. Доступна в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответов из английских текстов по заданному контексту
  • ответы на вопросы по материалам об исламе
  • определение случаев, когда в контексте нет ответа
  • создание англоязычной системы вопросов и ответов по документам

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не содержит подробной оценки качества, описания обучающих данных для исламской версии или сведений о поведении вне английского языка.

Для каких профессий подходит4

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

bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad-finetuned-islamic-squad

This model is a fine-tuned version of bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad on the squad_v2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3855

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.0400.4082
No log2.0800.3855

Framework versions

  • Transformers 4.17.0
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 2.0.0
  • Tokenizers 0.11.6

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
1f44481

0 моделей