Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 38,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: t5 · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

text-to-sparql-t5-small-qald9

yazdipour

Языковая модель6 профессий

Компактная модель T5, дообученная для преобразования вопросов на естественном языке в запросы SPARQL к базам знаний.

14скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 мар 2023

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

yazdipour/text-to-sparql-t5-small-qald9 — модель T5ForConditionalGeneration с 38,5 млн параметров, дообученная для преобразования текстовых запросов в запросы SPARQL. Карточка указывает, что это вариант модели yazdipour/text-to-sparql-t5-small-2021-10-19_10-17_lastDS, дообученный на датасете QALD-9.

Модель принимает текст и генерирует текст запроса SPARQL; её можно использовать для перевода вопросов на естественном языке в запросы к базам знаний и RDF-хранилищам. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Данные о поддерживаемых естественных языках и оценках качества в карточке отсутствуют. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

преобразование вопросов пользователей в запросы SPARQL
создание запросов к RDF-хранилищам по текстовому описанию
генерация SPARQL для поиска фактов в базе знаний

Ограничения

В карточке нет сведений об оценках качества и поддерживаемых языках; контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sparql-qald9-t5-small-2021-10-19_22-32

This model is a fine-tuned version of yazdipour/text-to-sparql-t5-small-2021-10-19_10-17_lastDS 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: 0.0003
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 1
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Gen Len	P	R	F1	Bleu-score	Bleu-precisions	Bleu-bp
No log	1.0	51	2.4477	19.0	0.3797	0.0727	0.2219	9.3495	[73.47751849743882, 49.595519601742375, 35.346602608098834, 26.243305279265492]	0.2180

Framework versions

Transformers 4.11.3
Pytorch 1.9.0+cu111
Datasets 1.14.0
Tokenizers 0.10.3

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: a4aec22