Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 659 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: xlm-roberta · dense
Базовая модель: tydiqa-boolean-answer-classifier
Опубликована: 5 дек 2023

Ссылки

boolq_finetuned_v1

Классификация текстаТекст → label7 профессий

Дообученный классификатор XLM-RoBERTa для определения ответа «да», «нет» или «нет ответа» на вопрос по текстовому контексту.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 дек 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

sophiaqho/boolq_finetuned_v1 — дообученная модель на основе PrimeQA/tydiqa-boolean-answer-classifier для классификации текста. Базовая модель XLM-RoBERTa имеет около 658,7 млн параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на контекст до 514 токенов.

Модель подходит для классификации ответов на вопросы формата «да/нет» по текстовому контексту: базовый чекпойнт различает yes, no и no-answer. В карточке указана оценка loss 0,7342 на тестовом наборе, но название обучающего датасета приведено как None, а подробности данных и сценариев применения отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация ответа на вопрос по тексту как «да» или «нет»
Определение отсутствия ответа на вопрос в отрывке
Разметка примеров для систем вопросно-ответного поиска

Ограничения

В README не приведены сведения о датасете и ограничениях оценки; название датасета указано как None. Заявлен только loss 0,7342, поэтому качество для конкретных сценариев по карточке оценить нельзя.

Для каких профессий подходит7

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 I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

boolq_finetuned_v1

This model is a fine-tuned version of PrimeQA/tydiqa-boolean-answer-classifier on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.7342

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: 1e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
No log	1.0	111	0.7325
No log	2.0	222	0.7342

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 852e74a