Японская модель T5, которая генерирует вопрос по ответу и контексту с этим ответом.
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
sonoisa разработал модель на архитектуре T5 для генерации японских вопросов по ответу и контексту, содержащему этот ответ. На вход подаются ответ и соответствующий фрагмент текста в формате «answer: {ответ} content: {контекст}», на выходе модель формирует вопрос. Модель создана дообучением японской T5 на примерно половине очищенных примеров SQuAD 1.1, переведённых на японский язык.
Модель обучена на машинно переведённых и очищенных данных SQuAD 1.1, поэтому может наследовать ошибки перевода и ограниченность этого набора данных. Максимальная длина входа составляет 512 токенов, а выхода — 64 токена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
SEE: https://github.com/sonoisa/deep-question-generation
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
У модели не указана задача.