/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
95,2 млн
Архитектура
bart · dense
Опубликована
2 мар 2022

bart-eqg-question-generator

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель на базе BART-base, которая генерирует экзаменационные вопросы с вариантами ответа по текстовому контексту.

112скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены20 мар 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

voidful/bart-eqg-question-generator — модель последовательность-к-последовательности, разработанная на основе предварительно обученной BART-base и дообученная на корпусе EQG-RACE. Она принимает текстовый контекст и генерирует по нему вопрос в экзаменационном формате с вариантами ответа; вход передаётся как одна последовательность без специальной разметки. Модель содержит 95,2 млн параметров, использует архитектуру BART и поддерживает контекст до 1024 токенов.

По карточке модель рассчитана на англоязычные тексты. Она подходит для автоматической подготовки проверочных и экзаменационных вопросов по учебному материалу. Генерируемые вопросы могут требовать проверки на соответствие контексту и качеству вариантов ответа. Форматы весов — PyTorch и Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание экзаменационных вопросов по учебным текстам
  • генерация вопросов с вариантами ответа по материалам урока
  • подготовка тестов по заданному отрывку текста

Ограничения

Модель обучена на экзаменационных вопросах с выбором ответа и может хуже подходить для других форматов вопросов. Результаты следует проверять на корректность и соответствие контексту.

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

voidful/bart-eqg-question-generator

Model description

This model is a sequence-to-sequence question generator with only the context as an input, and generates a question as an output.
It is based on a pretrained bart-base model, and trained on EQG-RACE corpus.

Intended uses & limitations

The model is trained to generate examinations-style multiple choice question.

How to use

The model takes context as an input sequence, and will generate a question as an output sequence. The max sequence length is 1024 tokens. Inputs should be organised into the following format:

context

The input sequence can then be encoded and passed as the input_ids argument in the model's generate() method.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BartForConditionalGeneration
Ревизия весов
65c680b

0 моделей