/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
433 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense

bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Модель BERTimbau Large, дообученная для извлечения ответов на вопросы из текста на бразильском португальском языке.

216скачиваний за 30 дней45лайковвеса обновлены4 янв 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 Pierre Guillou — дообученная для извлечения ответов на вопросы версия BERTimbau Large cased, предварительно обученной модели BERT для бразильского португальского языка от Neuralmind.ai. Она обучена на португальской версии SQuAD 1.1 и предназначена для поиска ответа в предоставленном тексте по вопросу; это модель извлекающего, а не свободного генерирования ответов типа question answering.

Модель использует архитектуру BERT Large с 433,2 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 512 токенов. В карточке приведены результаты на тестировании: F1 84,43 и exact match 72,68; автор сравнивает их с результатами базовой модели. Репозиторий содержит веса PyTorch и TensorFlow. Модель рассчитана на бразильский португальский язык.

Для обучения использовались SQuAD 1.1 на португальском языке; в метаданных также указан brWaC. Автор предупреждает о возможных смещениях и нефильтрованном содержании обучающих данных. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • поиск ответа на вопрос в португальском тексте
  • извлечение фактов из португалоязычных документов
  • ответы на вопросы по тексту справочных материалов

Ограничения

Модель обучена на португальской версии SQuAD 1.1, поэтому её пригодность для других языков и типов текстов не установлена. Обучающие данные могут содержать смещения и нефильтрованный контент.

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

Portuguese BERT large cased QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1

Exemple of what can do the Portuguese BERT large cased QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1

Introduction

The model was trained on the dataset SQUAD v1.1 in portuguese from the Deep Learning Brasil group.

The language model used is the BERTimbau Large (aka "bert-large-portuguese-cased") from Neuralmind.ai: BERTimbau is a pretrained BERT model for Brazilian Portuguese that achieves state-of-the-art performances on three downstream NLP tasks: Named Entity Recognition, Sentence Textual Similarity and Recognizing Textual Entailment. It is available in two sizes: Base and Large.

Informations on the method used

All the informations are in the blog post : NLP | Como treinar um modelo de Question Answering em qualquer linguagem baseado no BERT large, melhorando o desempenho do modelo utilizando o BERT base? (estudo de caso em português)

Notebook in GitHub

question_answering_BERT_large_cased_squad_v11_pt.ipynb (nbviewer version)

Performance

The results obtained are the following:

f1 = 84.43 (against 82.50 for the base model)
exact match = 72.68 (against 70.49 for the base model)

How to use the model... with Pipeline

import transformers
from transformers import pipeline

# source: https://pt.wikipedia.org/wiki/Pandemia_de_COVID-19
context = r"""
A pandemia de COVID-19, também conhecida como pandemia de coronavírus, é uma pandemia em curso de COVID-19, 
uma doença respiratória causada pelo coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2 (SARS-CoV-2). 
O vírus tem origem zoonótica e o primeiro caso conhecido da doença remonta a dezembro de 2019 em Wuhan, na China. 
Em 20 de janeiro de 2020, a Organização Mundial da Saúde (OMS) classificou o surto 
como Emergência de Saúde Pública de Âmbito Internacional e, em 11 de março de 2020, como pandemia. 
Em 18 de junho de 2021, 177 349 274 casos foram confirmados em 192 países e territórios, 
com 3 840 181 mortes atribuídas à doença, tornando-se uma das pandemias mais mortais da história.
Os sintomas de COVID-19 são altamente variáveis, variando de nenhum a doenças com risco de morte. 
O vírus se espalha principalmente pelo ar quando as pessoas estão perto umas das outras. 
Ele deixa uma pessoa infectada quando ela respira, tosse, espirra ou fala e entra em outra pessoa pela boca, nariz ou olhos.
Ele também pode se espalhar através de superfícies contaminadas. 
As pessoas permanecem contagiosas por até duas semanas e podem espalhar o vírus mesmo se forem assintomáticas.
"""

model_name = 'pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese'
nlp = pipeline("question-answering", model=model_name)

question = "Quando começou a pandemia de Covid-19 no mundo?"

result = nlp(question=question, context=context)

print(f"Answer: '{result['answer']}', score: {round(result['score'], 4)}, start: {result['start']}, end: {result['end']}")

# Answer: 'dezembro de 2019', score: 0.5087, start: 290, end: 306

How to use the model... with the Auto classes

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese")

Or just clone the model repo:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese
  
# if you want to clone without large files – just their pointers
# prepend your git clone with the following env var:
  
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1

Limitations and bias

The training data used for this model come from Portuguese SQUAD. It could contain a lot of unfiltered content, which is far from neutral, and biases.

Author

Portuguese BERT large cased QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1 was trained and evaluated by Pierre GUILLOU thanks to the Open Source code, platforms and advices of many organizations (link to the list). In particular: Hugging Face, Neuralmind.ai, Deep Learning Brasil group and AI Lab.

Citation

If you use our work, please cite:

@inproceedings{pierreguillou2021bertlargecasedsquadv11portuguese,
  title={Portuguese BERT large cased QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1},
  author={Pierre Guillou},
  year={2021}
}

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
e09c341

0 моделей