Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 136 млн
Архитектура: albert · dense
Опубликована: 25 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

albert-base-v2-squad2

vumichien

Ответы на вопросыТекст → текст

Дообученная модель ALBERT для поиска ответа на вопрос в тексте с контекстом до 512 токенов.

108скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 мар 2022

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

vumichien/albert-base-v2-squad2 — дообученная версия twmkn9/albert-base-v2-squad2 для ответов на вопросы по предоставленному тексту. Модель использует архитектуру ALBERT и содержит 136,3 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате TensorFlow.

Карточка не приводит сведений о языках, обучающих данных, качестве на оценке или конкретных ограничениях. Условия лицензии в доступных данных также не описаны.

Сценарии применения

извлечение ответа из текста по вопросу пользователя
ответы на вопросы по фрагментам документов
поиск фактических ответов в текстовом контексте

Ограничения

В README не приведены результаты оценки, обучающие данные и сведения о качестве; язык модели и лицензия не установлены по доступным данным. Контекст ограничен 512 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tf-albert-base-v2-squad2

This model is a fine-tuned version of twmkn9/albert-base-v2-squad2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

optimizer: None
training_precision: float32

Training results

Framework versions

Transformers 4.17.0
TensorFlow 2.8.0
Tokenizers 0.11.6

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры: AlbertForQuestionAnswering
Ревизия весов: 1d7368e