/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
25 сен 2022

distilbert-base-multilingual-cased-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст9 профессий

Многоязычная модель на базе DistilBERT, дообученная на SQuAD для извлечения ответов из текстового контекста.

114скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 сен 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

Модель monakth/distilbert-base-multilingual-cased-finetuned-squad — дообученная версия multilingual cased DistilBERT для извлечения ответов на вопросы. Она принимает вопрос и текстовый контекст и предсказывает фрагмент контекста в качестве ответа. Обучение проводилось на датасете SQuAD; для неё указан результат Loss 1,1954 на наборе оценки.

Модель построена на архитектуре DistilBERT и предназначена для сценариев, где ответ можно найти в предоставленном тексте: например, для поиска ответов в документах или справочных материалах. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в предоставленном тексте
  • извлечение фактов из коротких документов
  • ответы по справочным материалам
  • поиск ответа в отрывке статьи или инструкции

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные документы потребуется разбивать на фрагменты. Карточка не приводит подробных сведений о качестве по отдельным языкам или сценариям.

Для каких профессий подходит9

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-multilingual-cased-finetuned-squad

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

  • Loss: 1.1954

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
1.29831.055551.2202
1.02522.0111101.1583
0.80783.0166651.1954

Framework versions

  • Transformers 4.22.1
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.5.1
  • 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
fea0df5

0 моделей