Англоязычная модель DistilBERT в формате ONNX извлекает ответы на вопросы из текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
philschmid/distilbert-onnx — англоязычная модель для ответов на вопросы, разработанная на основе DistilBERT-base-cased. Это чекпойнт DistilBERT, дополнительно дистиллированный и дообученный на SQuAD v1.1; репозиторий содержит веса в формате ONNX. Модель извлекает ответ из предоставленного текста в ответ на вопрос, а не предназначена для свободного диалога.
Модель использует архитектуру DistilBertForQuestionAnswering и рассчитана на контекст до 512 токенов. В README указана оценка F1 87,1 на dev-наборе SQuAD v1.1; для сравнения приведён результат 88,7 у bert-base-cased. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от качества и релевантности входного контекста; модель не предназначена для ответов на вопросы, требующие сведений вне него.
Ограничена контекстом до 512 токенов и не предназначена для ответов на вопросы, требующие внешних знаний. Показатель F1 87,1 приведён для dev-набора SQuAD v1.1 и не гарантирует такую же точность на других данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tune checkpoint of DistilBERT-base-cased, fine-tuned using (a second step of) knowledge distillation on SQuAD v1.1. This model reaches a F1 score of 87.1 on the dev set (for comparison, BERT bert-base-cased version reaches a F1 score of 88.7).
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · question-answering
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.