/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
20,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense
Опубликована
26 авг 2022

electra-small-discriminator-finetuned-squad

Ответы на вопросыТекст → текст6 профессий

Компактная модель ELECTRA, дообученная на SQuAD для извлечения ответов на вопросы из текста.

45скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 авг 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 rangacharysrinivasan/electra-small-discriminator-finetuned-squad — компактная версия ELECTRA, разработанная на базе google/electra-small-discriminator и дообученная на датасете SQuAD для ответов на вопросы по предоставленному тексту. Она использует плотную архитектуру ElectraForQuestionAnswering, содержит 20,4 млн параметров и принимает контекст до 512 токенов.

Модель подходит для извлечения ответов из англоязычных фрагментов текста в системах поиска и обработки документов. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке SQuAD: loss 1,1658. Доступна в формате PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение ответа из отрывка текста
  • ответы на вопросы по справочным материалам
  • поиск фактов в документах
  • создание прототипа системы вопросно-ответного поиска

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, а приведённая оценка — только loss на тестовой выборке SQuAD; другие сценарии и показатели качества не описаны.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

electra-small-discriminator-finetuned-squad

This model is a fine-tuned version of google/electra-small-discriminator on the squad dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1658

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.38251.055331.2656
1.17832.0110661.1815
1.04743.0165991.1658

Framework versions

  • Transformers 4.21.2
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.4.0
  • 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
ElectraForQuestionAnswering
Ревизия весов
cf0b47e

0 моделей