Extractive Question Answering Not Evaluated

🚀 抽出型質問応答モデル

このモデルは、SQuADデータセット上でdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

{'exact_match': 72.95175023651845,
 'f1': 81.85552166092225,
 'latency_in_seconds': 0.008616470915042614,
 'samples_per_second': 116.05679516125359,
 'total_time_in_seconds': 91.07609757200044}

🚀 クイックスタート

このモデルは、抽出型質問応答タスクに使用できます。SQuADデータセットで訓練されており、特定の質問に対する回答を文章から抽出することができます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、distilbert-base-uncasedをベースにSQuADデータセットでファインチューニングされたものです。

想定される用途と制限事項

このモデルは抽出型質問応答タスクに最適化されていますが、特定のドメインや質問タイプに対しては性能が低下する可能性があります。

訓練と評価データ

訓練と評価にはSQuADデータセットが使用されました。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 1

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.19.2
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。