Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Базовая модель: distilbert-base-cased-distilled-squad
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-squad

joonion

Ответы на вопросыТекст → текст9 профессий

Дообученная DistilBERT-модель извлекает ответы на вопросы из текстового контекста.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июн 2026

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

joonion/bert-finetuned-squad — модель DistilBERT, дообученная на неизвестном наборе данных на основе distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad. Она предназначена для ответов на вопросы по переданному текстовому фрагменту: модель получает вопрос и контекст и извлекает из контекста ответ. Архитектура — DistilBertForQuestionAnswering; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Модель работает с текстом и распространяется в формате safetensors.

Карточка не приводит подробностей о дополнительном наборе данных, оценке качества или специальных сценариях применения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в переданном тексте
ответы на вопросы по фрагментам документов
извлечение фактов из текстовых материалов

Ограничения

Дополнительный набор данных и результаты оценки качества не описаны; максимальный контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель III.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-cased-distilled-squad on an unknown dataset.

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 1
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 5.12.0
Pytorch 2.12.0+cpu
Datasets 5.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов: 2377bf1