/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense

bert-base-uncased-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст5 профессий

Дообученная на SQuAD модель BERT извлекает ответы на английские вопросы из текстового контекста.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 ноя 2021

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

Модель kaporter/bert-base-uncased-finetuned-squad — версия BERT base uncased, дообученная для ответов на вопросы на наборе SQuAD. Она принимает вопрос и текстовый контекст и извлекает из контекста фрагмент, который отвечает на вопрос. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру BERT для задачи question answering и обрабатывает контекст длиной до 512 токенов.

Модель подходит для поиска ответов в коротких текстах на английском языке, например в справочных материалах и документации. В README приведено значение loss 1,0725 на оценочной выборке, но дополнительные результаты и сведения о конкретных ограничениях не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из английской статьи по вопросу
  • поиск ответа в справочной документации
  • ответы на вопросы по фрагменту текста
  • извлечение фактов из короткого контекста

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Модель предназначена для извлечения ответа из предоставленного текста; качество за пределами английского языка и наборов, подобных SQuAD, не подтверждено приведёнными данными.

Для каких профессий подходит5

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

bert-base-uncased-finetuned-squad

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

  • Loss: 1.0725

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
1.07491.055331.0167
0.78512.0110661.0299
0.60673.0165991.0725

Framework versions

  • Transformers 4.8.1
  • Pytorch 1.8.1
  • Datasets 1.16.1
  • Tokenizers 0.10.1

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
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
3aa55a5

0 моделей