/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
424 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
5 мая 2022

chinese-pert-large-mrc

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Крупная китайская BERT-модель на основе PERT-large для извлечения ответов на вопросы из текста.

85скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены5 мая 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 крупная китайская модель машинного чтения и ответов на вопросы, разработанная HFL и дообученная на смеси китайских датасетов MRC на основе предварительно обученной PERT-large. PERT использует перестановочную языковую модель PerLM для самообучения без токена маски [MASK]; модель реализована в архитектуре BERT и предназначена для извлечения ответов из текста по заданному вопросу.

Модель подходит для систем поиска ответов по китайским документам и оценки понимания прочитанного. В карточке приведены результаты на CMRC 2018, DRCD и SQuAD-Zen; для загрузки рекомендуется класс BertForQuestionAnswering. Параметров — 424,3 млн, длина контекста — до 512 токенов. Лицензия Apache-2.0. Оценки приведены на dev-наборах; карточка не сообщает о поддержке других языков.

Сценарии применения

  • извлечение ответов из китайских документов по вопросу
  • системы ответов на вопросы по китайскому тексту
  • проверка понимания прочитанного на китайском языке
  • поиск фрагмента с ответом в китайской статье

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Приведённые метрики получены на dev-наборах, поэтому качество на других данных не гарантируется.

Для каких профессий подходит3

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

A Chinese MRC model built on Chinese PERT-large

Please use BertForQuestionAnswering to load this model!

This is a Chinese machine reading comprehension (MRC) model built on PERT-large and fine-tuned on a mixture of Chinese MRC datasets.

PERT is a pre-trained model based on permuted language model (PerLM) to learn text semantic information in a self-supervised manner without introducing the mask tokens [MASK]. It yields competitive results on in tasks such as reading comprehension and sequence labeling.

Results on Chinese MRC datasets (EM/F1):

(We report the checkpoint that has the best AVG score)

CMRC 2018 DevDRCD DevSQuAD-Zen Dev (Answerable)AVG
PERT-large73.5/90.891.2/95.763.0/79.375.9/88.6

Please visit our GitHub repo for more information: https://github.com/ymcui/PERT

You may also be interested in,

Chinese Minority Languages CINO: https://github.com/ymcui/Chinese-Minority-PLM
Chinese MacBERT: https://github.com/ymcui/MacBERT
Chinese BERT series: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
Chinese ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA
Chinese XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet
Knowledge Distillation Toolkit - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer

More resources by HFL: https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

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
c74f3cb

0 моделей