/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2026

smart-mcq-solver

Классификация и разметкаТекст → label3 профессии

Дообученная модель DistilBERT для выбора ответа на вопросы с несколькими вариантами.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 2026

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

udaypratap/smart-mcq-solver — модель на базе DistilBERT, дообученная для выбора ответа в заданиях с вариантами. Она принимает текст вопроса и варианты ответов и оценивает их, чтобы определить подходящий вариант. Модель предназначена для решения тестов с множественным выбором и похожих задач классификации вариантов.

Модель использует архитектуру DistilBertForMultipleChoice и формат весов safetensors. Базовая модель distilbert/distilbert-base-uncased рассчитана на английский язык; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о датасете обучения, оценках качества или особых ограничениях.

Сценарии применения

  • решение тестов с вариантами ответов
  • выбор наиболее подходящего ответа на вопрос
  • автоматическая проверка заданий с множественным выбором

Ограничения

Карточка не сообщает датасет обучения и результаты оценки качества, поэтому точность на конкретных предметах и типах тестов не установлена.

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

results

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the None dataset.

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: 8
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · multiple-choice

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DistilBertForMultipleChoice
Ревизия весов
0ce4655

0 моделей