distilbert-base-uncased-QQP
Англоязычная модель на базе DistilBERT определяет, являются ли два вопроса перефразами друг друга.
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
textattack/distilbert-base-uncased-QQP — модель классификации текста, созданная TextAttack на основе DistilBERT. Она дообучена для определения, задают ли два вопроса на английском языке один и тот же вопрос; подходит для поиска дубликатов и выявления перефразированных вопросов. Архитектура — DistilBertForSequenceClassification, контекст — до 512 токенов. Модель доступна в формате PyTorch. Карточка Hugging Face не содержит описания лицензии, поэтому условия использования здесь не уточняются.
Сценарии применения
- поиск повторяющихся вопросов в базе знаний
- обнаружение перефразированных вопросов
- сопоставление пользовательского вопроса с FAQ
- группировка похожих вопросов
- фильтрация дубликатов в потоке вопросов
Ограничения
Модель предназначена для классификации пар вопросов на английском языке и не является универсальным классификатором семантического сходства. Максимальная длина входного контекста составляет 512 токенов.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DistilBertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 398b2e7