/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
534 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
deberta-v2 · dense
Опубликована
8 окт 2023

race-openbook-finetuned-deberta-v3-large-mcqa-TPU-v2

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная модель DeBERTa-v3 Large для выбора ответа в задачах с несколькими вариантами.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 2023

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 quastrinos/race-openbook-finetuned-deberta-v3-large-mcqa-TPU-v2 — дообученная версия DeBERTa-v3 Large для решения задач с выбором одного ответа из нескольких вариантов. Она предназначена для multiple-choice вопросов; README сообщает о дообучении версии v1, но не раскрывает обучающий датасет или конкретные сценарии применения. Модель содержит 533,8 млн параметров, имеет контекст до 512 токенов и представлена в формате TensorFlow.

Лицензия — MIT. В README приведены значения потерь и метрика Map3 на обучающей выборке, однако достаточных сведений о качестве на валидации или предназначенных для применения областях нет.

Сценарии применения

  • выбор правильного варианта ответа в тестах с несколькими вариантами
  • ответы на вопросы по тексту в формате multiple-choice
  • автоматическая оценка ответов в тестовых заданиях

Ограничения

Обучающий датасет и предполагаемые сценарии использования не описаны. README приводит метрику Map3 для обучающей выборки, но не даёт достаточных данных для оценки качества модели на практических задачах.

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

race-openbook-finetuned-deberta-v3-large-mcqa-TPU-v2

This model is a fine-tuned version of quastrinos/race-openbook-finetuned-deberta-v3-large-mcqa-TPU-v1 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Train Loss: 0.8595
  • Validation Loss: 1.0466
  • Train Map3: 0.7612
  • Train Lr: 5.0733553e-11
  • Epoch: 0

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:

  • optimizer: {'name': 'Adam', 'weight_decay': 0.001, 'clipnorm': 1, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': False, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'class_name': 'CosineDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-06, 'decay_steps': 312, 'alpha': 5e-09, 'name': None}}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False}
  • training_precision: mixed_bfloat16

Training results

Train LossValidation LossTrain Map3Train LrEpoch
0.85951.04660.76125.0733553e-110

Framework versions

  • Transformers 4.35.0.dev0
  • TensorFlow 2.12.0
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · multiple-choice

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
DebertaV2ForMultipleChoice
Ревизия весов
b73dee2

0 моделей