/ Модель

Характеристики

Параметры
157 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
mt5 · dense

mt5-small-turkish-squad

Ответы на вопросыТекст → текст

Дообученная на турецких вопросно-ответных данных модель mT5-small для генерации ответов по текстовому контексту.

16скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены22 сен 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

ozcangundes/mt5-small-turkish-squad — модель ответов на вопросы, созданная дообучением mT5-small автором репозитория на турецком наборе данных TQUAD. Она принимает вопрос и контекст и формирует текстовый ответ; примеры в карточке показывают ответы на вопросы о датах и содержании текста. Архитектура — encoder-decoder mT5 для генерации текста; метаданные указывают 157,4 млн параметров и реализации PyTorch и Flax.

Модель предназначена для извлечения ответов из турецких текстов, например для систем вопросов и ответов по документам. Лицензия — MIT. Карточка не описывает ограничения качества или длину контекста; результат зависит от наличия ответа в предоставленном контексте.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по турецким текстам
  • извлечение дат и фактов из турецких документов
  • создание вопросно-ответного интерфейса для турецкого контента

Ограничения

Модель специализирована на турецком вопросно-ответном сценарии и требует контекста для ответа. В карточке не приведены оценки качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mT5-small based Turkish Question Answering System

Google's Multilingual T5-small is fine-tuned on Turkish Question Answering dataset for Q&A downstream task by using Pytorch Lightning.⚡

The notebook that includes all fine tuning process will be shared on my Github page later. mT5 small model has 300 million parameters and model size is about 1.2GB. Therefore, it takes significant amount of time to fine tune it.

Important Note: mT5 was only pre-trained on mC4 excluding any supervised training. Therefore, the mT5 model has to be fine-tuned before it is useable on a downstream task.

Usage 🚀

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ozcangundes/mt5-small-turkish-squad")

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ozcangundes/mt5-small-turkish-squad")

def get_answer(question,context):
  source_encoding=tokenizer(
    question,
    context,
    max_length=512,
    padding="max_length",
    truncation="only_second",
    return_attention_mask=True,
    add_special_tokens=True,
    return_tensors="pt")
  
  generated_ids=model.generate(
      input_ids=source_encoding["input_ids"],
      attention_mask=source_encoding["attention_mask"],
      max_length=120)

  preds=[tokenizer.decode(gen_id, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) for gen_id in generated_ids]

  return "".join(preds)

Example 1

question={
    "context":"Pardus, Google'ın öğrencilerle staj ve kendini geliştirme imkânı ile \ 
    tasarılara geliştirici ve katkı sağlamayı amaçladığı açık kaynak tasarısı \
    Google Summer of Code'a 2008 ve 2009 olmak üzere iki kere katılmıştır. Bu organizasyona \
    ilk katılan Türk tasarısı Pardus olmuştur. Bazı dönemlerde Pardus hakkındaki gelişmeleri \
    halka duyurmak ve tasarıya olan ilgiyi arttırmak amacıyla CeBIT Eurasia Bilişim Fuarı'na \
    katılım sağlanmaktadır. 2006, 2008, 2009, 2010, 2011,2013 ve 2014 bu fuarlarda Pardus \
    standı kurulmuştur.2014 yılında ICT SummitT Now Bilişim Zirvesi'nde yer alınmıştır. \
    BİLİŞİM’2014 TBD 31. Ulusal Bilişim Kurultayı ve CITEX’2014 Ankara Bilişim Fuarı’na \
    Gümüş sponsorluk ile katkıda bulunulmuş ve Pardus standı kurulmuştur.",
    "question":"Pardus’un Google Summer of Code'a katıldığı yıllar nelerdir?"
    }
    
get_answer(question["question"],question["context"])

2008 ve 2009

Example 2

question2={
    "context":"II. Bayezid ve I. Selim devrinde yaşadı ve iki defa hekimbaşılık yaptı. \
    Böbrek ve idrar kesesindeki taş oluşumunun nedenlerini ve tedavisini incelediği \
    eseriyle tanınır. Adı kaynaklarda Ahmed ve Mahmud olarak da geçer. Ahi Çelebi \
    olarak ün yapmıştır. Babası Tabib Mevlana Kemal ile birlikte 1463’te İstanbul’a yerleşti. \
    Mevlana Kemal, devrin ünlü hekimlerindendir. Tebriz ya da Şirvan asıllı olduğu çeşitli \
    kaynaklarda belirtilir. Ahi Mehmet Çelebi, hekimliği daha çok babasından öğrendi. Onun \
    ölümünden sonra devrin önemli hekimleri Kutbüddin ile Altunîzâde’den ders alıp kısa zamanda \
    mesleğini ilerletti. Hekimlik becerisinin yanı sıra kuramsal bilgisiyle de kendisini \
    kabul ettirerek önce Fâtih Darüşşifasına hekim, sonra da başhekim oldu. II. Bayezid’in \
    güvenini kazanarak mutfak eminliğine, ardından da Hekimbaşılığa getirildi. Dört buçuk \
    yıl bu görevde kalan Ahî Çelebi, II. Bayezid’in ölümü üzerine geleneğe uyularak azledildi. \
    Bir müddet sonra Yavuz onu tekrar Hekimbaşılığa getirdi ve Mısır seferine beraberinde \
    götürdü. I. Selim'in ölümünden sonra Hekimbaşılık tan tekrar azledildi. Kaynakların \
    belirttiğine göre, yaşı doksanı geçmiş olduğu halde, hacdan dönerken Kahire’de \
    ölmüş ve İmam Şafi'nin kabri civarına defnedilmiştir.",
    "question":"Ahi Mehmet Çelebi hangi eseri ile tanınır?"
    }
    
get_answer(question2["question"],question2["context"])

Böbrek ve idrar kesesindeki taş oluşumunun nedenlerini ve tedavisini incelediği eseriyle

Created by Özcan Gündeş ✌️

Twitter: Linkedin: Medium: Github:

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MT5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
b22d4c4

0 моделей