/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
265 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 мая 2025

tamil-question-answering-squad-bert

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная модель BERT для извлечения ответов на вопросы из тамильского текста.

94скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 2025

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

Tamil-BERT-SQuAD — модель L3Cube-Pune для ответов на вопросы по предоставленному тексту на тамильском языке. Это модель BERT для извлечения ответа из контекста, дообученная на переводном наборе данных L3Cube-IndicSQuAD; базовая модель — l3cube-pune/tamil-bert. Модель содержит 264,8 млн параметров, принимает текстовые вопросы и контекст и выдаёт текстовый ответ. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель подходит для систем поиска ответов по тамильским документам и для оценки или экспериментов с вопросно-ответными системами для индийских языков. Она предназначена для тамильского языка; перенос на другие языки или задачи не заявлен. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в тамильском документе
  • ответы на вопросы по тамильским статьям и справочным материалам
  • создание тамильской системы вопросно-ответного поиска
  • оценка моделей ответов на вопросы для индийских языков

Ограничения

Модель рассчитана на тамильский язык и ограничена контекстом длиной до 512 токенов. Качество ответов за пределами сценария извлечения ответа из предоставленного текста не заявлено.

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

Tamil-BERT-SQuAD

Tamil-BERT-SQuAD is a TamilBERT model (l3cube-pune/tamil-bert) fine-tuned on the translated Tamil question-answering dataset L3Cube-IndicSQuAD. dataset link

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our paper

Citing:

@article{endait2025indicsquad,
  title={IndicSQuAD: A Comprehensive Multilingual Question Answering Dataset for Indic Languages},
  author={Endait, Sharvi and Ghatage, Ruturaj and Kulkarni, Aditya and Patil, Rajlaxmi and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2505.03688},
  year={2025}
}
@article{ghatage2024mahasquad,
  title={MahaSQuAD: Bridging Linguistic Divides in Marathi Question-Answering},
  author={Ghatage, Ruturaj and Kulkarni, Aditya and Patil, Rajlaxmi and Endait, Sharvi and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2404.13364},
  year={2024}
}

Other IndicSQuAD models:

LanguageModel Link
Marathimarathi-question-answering-squad-bert
Hindihindi-question-answering-squad-bert
Bengalibengali-question-answering-squad-bert
Telugutelugu-question-answering-squad-bert
Tamiltamil-question-answering-squad-bert
Gujaratigujarati-question-answering-squad-bert
Punjabipunjabi-question-answering-squad-bert
Kannadakannada-question-answering-squad-bert
Oriyaoriya-question-answering-squad-bert
Malayalammalayalam-question-answering-squad-bert

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
BertForQuestionAnswering
Ревизия весов
7a724d9

0 моделей