Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: CC BY 4.0
Архитектура: roberta · dense
Базовая модель: roberta-base-squad2
Опубликована: 17 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

roberta-base-squad2-pronouns

mdzrg

Ответы на вопросыТекст → текст

Дообученная англоязычная RoBERTa для поиска ответов на вопросы в тексте и определения вопросов без ответа в контексте.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июн 2024

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

mdzrg/roberta-base-squad2-pronouns — дообученная модель RoBERTa для извлечения ответов на вопросы из предоставленного текста. Она основана на deepset/roberta-base-squad2 и содержит 151,8 млн параметров; архитектура — RobertaForQuestionAnswering. Модель предназначена для сценариев вопросно-ответного поиска, где ответ нужно найти в контексте, включая определение вопросов без ответа.

Модель принимает текст вопроса и контекста и возвращает текстовый ответ. Англоязычная базовая модель обучена для SQuAD 2.0; контекст ограничен 514 токенами. README не сообщает, что именно дообучалось на наборе данных, обозначенном как None, поэтому специализацию на местоимениях подтвердить по карточке нельзя. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

поиск ответа на вопрос в коротком англоязычном тексте
ответы на вопросы по фрагментам документов
определение вопросов, на которые контекст не содержит ответа

Ограничения

Англоязычная модель с ограничением контекста в 514 токенов; карточка не раскрывает данные и результаты дополнительного дообучения, поэтому специализация на местоимениях не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

my_awesome_qa_model

This model is a fine-tuned version of deepset/roberta-base-squad2 on the None dataset.

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: 3e-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: 2

Training results

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

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: RobertaForQuestionAnswering
Ревизия весов: 1940186