Mt5 Small Jaquad Qg

🚀 lmqg/mt5-small-jaquad-qg 模型卡片

該模型是 google/mt5-small 的微調版本，用於在 lmqg/qg_jaquad（數據集名稱：default）上進行問題生成任務，微調通過 lmqg 完成。

🚀 快速開始

模型概述

模型使用

使用 lmqg 庫

from lmqg import TransformersQG

# 初始化模型
model = TransformersQG(language="ja", model="lmqg/mt5-small-jaquad-qg")

# 模型預測
questions = model.generate_q(list_context="フェルメールの作品では、17世紀のオランダの畫家、ヨハネス・フェルメールの作品について記述する。フェルメールの作品は、疑問作も含め30數點しか現存しない。現存作品はすべて油彩畫で、版畫、下絵、素描などは殘っていない。", list_answer="30數點")

使用 transformers 庫

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-small-jaquad-qg")
output = pipe("ゾフィーは貴族出身ではあったが王族出身ではなく、ハプスブルク家の皇位継承者であるフランツ・フェルディナントとの結婚は貴賤結婚となった。皇帝フランツ・ヨーゼフは、2人の間に生まれた子孫が皇位を継がないことを條件として結婚を承認していた。視察が予定されている<hl>6月28日<hl>は2人の14回目の結婚記念日であった。")

📚 詳細文檔

評估指標

問題生成指標

原始指標文件

問題與答案生成指標（參考答案）

每個問題由 標準答案 生成。原始指標文件

問題與答案生成指標（流水線方法）

每個問題由 lmqg/mt5-small-jaquad-ae 生成的答案生成。原始指標文件

訓練超參數

微調期間使用的超參數如下：

• 數據集路徑：lmqg/qg_jaquad
• 數據集名稱：default
• 輸入類型：['paragraph_answer']
• 輸出類型：['question']
• 前綴類型：None
• 模型：google/mt5-small
• 最大長度：512
• 最大輸出長度：32
• 輪數：21
• 批次大小：64
• 學習率：0.0005
• 混合精度：False
• 隨機種子：1
• 梯度累積步數：1
• 標籤平滑：0.0

完整配置可在 微調配置文件 中找到。

📄 許可證

本模型使用 CC BY 4.0 許可證。

📖 引用

@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
    author = "Ushio, Asahi  and
        Alva-Manchego, Fernando  and
        Camacho-Collados, Jose",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2022",
    address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}