/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
3 июн 2022

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Англоязычная модель DistilBERT, дообученная на SQuAD для извлечения ответов из текста по вопросу.

41скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

kaouther/distilbert-base-uncased-finetuned-squad — модель на базе DistilBERT, дообученная на наборе данных SQuAD для ответов на вопросы по предоставленному тексту. Она принимает вопрос и контекст и предсказывает ответ, извлечённый из контекста. Модель поддерживает английский язык и рассчитана на контекст до 512 токенов; опубликована в формате PyTorch.

Модель подходит для поиска ответов в статьях, справочных материалах и других англоязычных текстах. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке SQuAD: loss 1,1703. Лицензия — Apache-2.0. Подробности о точности на иных данных и дополнительных ограничениях в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в англоязычной статье
  • ответы на вопросы по справочным материалам
  • извлечение фактов из предоставленного текста

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; качество за пределами англоязычных данных SQuAD не установлено.

Для каких профессий подходит6

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: 1.1703

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: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.21661.055331.1583
0.95722.0110661.1387
0.73773.0165991.1703

Framework versions

  • Transformers 4.19.2
  • 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
c4bbeb9

0 моделей