/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
2 мар 2022

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст8 профессий

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

42скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 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 для ответов на вопросы, созданная дообучением distilbert-base-uncased на наборе данных SQuAD. Она принимает текстовый контекст и вопрос и извлекает ответ из контекста. Модель построена на архитектуре DistilBERT и предназначена для задач извлечения ответов; максимальная длина контекста составляет 512 токенов.

Модель подходит для поиска ответов в коротких текстах, справочных материалах и документах, когда ответ явно содержится в исходном тексте. Она выпущена в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке приведено значение функции потерь 1,3672 на оценочном наборе SQuAD.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из статьи по заданному вопросу
  • поиск фактов в справочном тексте
  • ответы на вопросы по коротким документам

Ограничения

Ограничение контекста — 512 токенов; модель предназначена для извлечения ответа из предоставленного текста и может не отвечать на вопросы, если нужных сведений в нём нет. В README приведено только значение loss на оценочном наборе, без дополнительных сведений о качестве или ограничениях.

Для каких профессий подходит8

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

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the squad dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3672

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.17551.0110661.1177
0.90042.0221321.1589
0.65923.0331981.2326
0.48234.0442641.3672

Framework versions

  • Transformers 4.19.4
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.2.2
  • Tokenizers 0.12.1

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
DistilBertForQuestionAnswering
Ревизия весов
48a80e8

0 моделей