/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense

t5-base-qg-hl

Языковая модель4 профессии

Дообученная модель T5, которая создаёт вопрос по тексту и выделенному в нём ответу.

1 121скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены23 июн 2021

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

valhalla/t5-base-qg-hl — модель семейства T5, разработанная Valhalla и дообученная для генерации вопросов с учётом заданного ответа. Она принимает текст, в котором целевой фрагмент выделен специальными маркерами, и формулирует вопрос, на который этот фрагмент будет ответом. Модель подходит для автоматического создания вопросов по учебным материалам, статьям и другим текстам, например для подготовки наборов вопросов и ответов.

Модель содержит 123,7 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и рассчитана на контекст до 512 токенов. В карточке указан датасет SQuAD, формат весов — PyTorch, лицензия — MIT. Пример использования показывает генерацию одного вопроса по выделенному ответу; качество и применимость к текстам за пределами обучающих данных могут различаться.

Сценарии применения

  • создание вопросов по учебным текстам с заданными ответами
  • подготовка пар «вопрос—ответ» для обучающих материалов
  • генерация вопросов по статьям и справочным текстам
  • автоматическое составление викторин по исходному тексту

Ограничения

Вопросы зависят от качества и корректного выделения целевого ответа; контекст ограничен 512 токенами. Языки в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит4

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

T5 for question-generation

This is t5-base model trained for answer aware question generation task. The answer spans are highlighted within the text with special highlight tokens.

You can play with the model using the inference API, just highlight the answer spans with <hl> tokens and end the text with </s>. For example

<hl> 42 <hl> is the answer to life, the universe and everything. </s>

For more deatils see this repo.

Model in action 🚀

You'll need to clone the repo.

Open In Colab

from pipelines import pipeline
nlp = pipeline("question-generation", model="valhalla/t5-base-qg-hl")
nlp("42 is the answer to life, universe and everything.")
=> [{'answer': '42', 'question': 'What is the answer to life, universe and everything?'}]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
6b9bc6f

0 моделей