Bert Base Uncased Pf Wikihop

🚀 Adapter AdapterHub/bert-base-uncased-pf-wikihop for bert-base-uncased

bert-base-uncasedモデル用のアダプターです。このアダプターはqa/wikihopデータセットで学習され、質問応答用の予測ヘッドを含んでいます。

このアダプターは、adapter-transformers ライブラリと共に使用するために作成されました。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

まず、adapter-transformersをインストールします。

pip install -U adapter-transformers

⚠️ 重要提示

adapter-transformersは、アダプターサポート付きのドロップイン置換として機能するtransformersのフォークです。詳細

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelWithHeads

model = AutoModelWithHeads.from_pretrained("bert-base-uncased")
adapter_name = model.load_adapter("AdapterHub/bert-base-uncased-pf-wikihop", source="hf")
model.active_adapters = adapter_name

🔧 技術詳細

アーキテクチャと学習

このアダプターの学習コードは、https://github.com/adapter-hub/efficient-task-transfer で入手できます。 特に、すべてのタスクの学習設定はこちらで見つけることができます。

📚 ドキュメント

評価結果

結果に関する詳細情報は、論文を参照してください。

📄 ライセンス

このアダプターを使用する場合は、論文 "What to Pre-Train on? Efficient Intermediate Task Selection" を引用してください。

@inproceedings{poth-etal-2021-pre,
    title = "{W}hat to Pre-Train on? {E}fficient Intermediate Task Selection",
    author = {Poth, Clifton  and
      Pfeiffer, Jonas  and
      R{"u}ckl{'e}, Andreas  and
      Gurevych, Iryna},
    booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2021",
    address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.827",
    pages = "10585--10605",
}