/ Модель

Характеристики

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

chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная китайская RoBERTa WWM Ext Large для ответов на вопросы по тексту и задач машинного чтения с пониманием.

183скачиваний за 30 дней87лайковвеса обновлены12 июн 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 luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large разработана как дообученная версия RoBERTa WWM Ext Large, обученная на большом объёме китайских данных для машинного чтения с пониманием текста (MRC). В метаданных архитектура указана как BERT с классом BertForQuestionAnswering; модель содержит 424,3 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

Основное назначение — отвечать на вопросы по предоставленному тексту и решать задачи китайского чтения с пониманием. В README также заявлено улучшение результатов в задачах классификации и приведены упоминания высоких мест участников соревнований DuReader-2021 и Tencent Medical, однако полные таблицы результатов в доступном тексте отсутствуют. Модель работает с текстом на китайском языке и опубликована в формате PyTorch.

Лицензия — Apache-2.0. README не приводит подробностей о конкретной процедуре обучения или ограничениях качества за пределами указанных задач.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по китайским текстам
  • извлечение ответов из контекста в системах MRC
  • оценка понимания китайского текста
  • классификация китайских текстов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. README не содержит полной таблицы метрик, поэтому заявленное улучшение результатов нельзя оценить по предоставленным данным.

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

Chinese MRC roberta_wwm_ext_large

  • 使用大量中文MRC数据训练的roberta_wwm_ext_large模型,详情可查看:https://github.com/basketballandlearn/MRC_Competition_Dureader
  • 此库发布的再训练模型,在 阅读理解/分类 等任务上均有大幅提高 (已有多位小伙伴在Dureader-2021等多个比赛中取得top5的成绩😁)
模型/数据集Dureader-2021tencentmedical
F1-scoreAccuracy
dev / A榜test-1
macbert-large (哈工大预训练语言模型)65.49 / 64.2782.5
roberta-wwm-ext-large (哈工大预训练语言模型)65.49 / 64.2782.5
macbert-large (ours)70.45 / 68.1383.4
roberta-wwm-ext-large (ours)68.91 / 66.9183.1

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
71a6113

0 моделей