Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 20 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

bert-finetuned-squad

qgrantq

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Дообученная на SQuAD английская BERT-модель для извлечения ответов из предоставленного контекста.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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

qgrantq/bert-finetuned-squad — модель BERT, дообученная на наборе вопросов и ответов SQuAD на основе bert-base-cased. Она предназначена для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста и подходит для систем поиска по документам и автоматизации ответов по контексту. Модель содержит 135,5 млн параметров, использует архитектуру BertForQuestionAnswering и принимает контекст длиной до 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch.

Модель рассчитана на английские тексты, что следует из базовой модели bert-base-cased и датасета SQuAD. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или дополнительных сведений об ограничениях; результаты могут зависеть от соответствия входного текста распределению SQuAD.

Сценарии применения

извлечение ответа из текста по заданному вопросу
ответы на вопросы по статьям и справочным материалам
поиск ответа в контексте для системы поддержки клиентов

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Карточка не содержит оценок качества; точность на задачах и текстах, отличающихся от SQuAD, не установлена.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bert-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on the squad 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: 2e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.20.0
Pytorch 1.11.0+cu113
Datasets 2.3.2
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: BertForQuestionAnswering
Ревизия весов: be5a831