/ Модель

Характеристики

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

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст5 профессий

Дообученная на SQuAD v2 модель DistilBERT для извлечения ответов на вопросы из английского текста.

58скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

lorenzkuhn/distilbert-base-uncased-finetuned-squad — модель семейства DistilBERT, дообученная на наборе данных SQuAD v2 для извлечения ответов на вопросы из предоставленного текста. Она принимает вопрос и контекст и предсказывает фрагмент контекста как ответ; архитектура относится к плотным трансформерам, формат весов — PyTorch, контекст ограничен 512 токенами. В README указано значение loss 1,3206 на оценочной выборке.

Модель предназначена для английских текстов и сценариев поиска ответа в документе или отрывке. Карточка не содержит подробной оценки качества за пределами указанного loss и не описывает дополнительные применения. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из английского документа по вопросу
  • ответы на вопросы по отрывкам текста
  • поиск фактов в англоязычных статьях
  • автоматизация вопросов и ответов по текстовым материалам

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; модель ориентирована на английский язык и не предназначена для генерации развернутых ответов вне предоставленного текста.

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

distilbert-base-uncased-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the squad_v2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3206

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
1.21561.082351.1791
0.94132.0164701.2182
0.75143.0247051.3206

Framework versions

  • Transformers 4.19.2
  • Pytorch 1.11.0
  • 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
dc8b0e8

0 моделей