Deberta V3 Xsmall Squad2

🚀 Deberta-v3-xsmall-squad2

このモデルは、Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) を用いた質問応答タスクに特化しています。高精度な回答を提供し、SQuAD2.0のような難易度の高いデータセットにも対応しています。

🚀 クイックスタート

SQuADとは何ですか？

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) は読解データセットで、Wikipediaの記事に対してクラウドワーカーが作成した質問から構成されています。各質問の答えは、対応する読解文の一部のテキスト、または質問に答えられない場合もあります。

SQuAD2.0は、SQuAD1.1の10万件の質問に、クラウドワーカーが敵対的に作成した5万件以上の回答不能な質問を組み合わせたものです。SQuAD2.0で良好な結果を得るためには、システムは可能な場合は質問に回答するだけでなく、段落に回答がない場合も判断して回答を控える必要があります。

推論

from transformers import pipeline

qa = pipeline("question-answering", model="nlpconnect/deberta-v3-xsmall-squad2")

result = qa(context="My name is Sarah and I live in London", question="Where do I live?")

精度

squad_v2 = {'exact': 79.392,
   'f1': 82.674}
   
squad = {'exact': 84.925,
   'f1': 91.620}

📄 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。

📚 ドキュメント