T5 Large Squad Qg

🚀 lmqg/t5-large-squad-qg のモデルカード

このモデルは、質問生成タスク向けに t5-large を lmqg/qg_squad（データセット名: default）で微調整したものです。微調整には lmqg を使用しています。

🚀 クイックスタート

概要

使用方法

基本的な使用法

• lmqg を使用する場合

from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="en", model="lmqg/t5-large-squad-qg")

# model prediction
questions = model.generate_q(list_context="William Turner was an English painter who specialised in watercolour landscapes", list_answer="William Turner")

• transformers を使用する場合

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/t5-large-squad-qg")
output = pipe("generate question: <hl> Beyonce <hl> further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records.")

✨ 主な機能

このモデルは、質問生成タスクに特化しており、様々なデータセットで評価されています。

📚 ドキュメント

評価

• 質問生成のメトリクス: 生のメトリクスファイル

• 質問と回答の生成（参照回答）のメトリクス: 各質問は 正解回答 から生成されます。生のメトリクスファイル

• 質問と回答の生成（パイプラインアプローチ）のメトリクス: 各質問は lmqg/t5-large-squad-ae が生成した回答を基に生成されます。生のメトリクスファイル

• 質問生成（ドメイン外）のメトリクス

訓練のハイパーパラメータ

微調整時に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• データセットパス: lmqg/qg_squad
• データセット名: default
• 入力タイプ: ['paragraph_answer']
• 出力タイプ: ['question']

📄 ライセンス

このモデルは CC BY 4.0 ライセンスの下で提供されています。