Deberta V3 Large Squad2

🚀 Deberta v3大型問答模型（SQuAD 2.0）

本項目基於 deberta-v3-large 模型，使用 SQuAD2.0 數據集進行微調。該模型在包含不可回答問題的問答對上進行訓練，用於問答任務。

✨ 主要特性

• 基於DeBERTa v3架構，在問答任務上表現出色。
• 經過SQuAD 2.0數據集微調，能處理可回答和不可回答的問題。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考Hugging Face的相關文檔進行模型和依賴的安裝。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline

# 加載模型和分詞器
deberta_model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('navteca/deberta-v3-large-squad2')
deberta_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('navteca/deberta-v3-large-squad2')

# 獲取預測結果
nlp = pipeline('question-answering', model=deberta_model, tokenizer=deberta_tokenizer)

result = nlp({
    'question': 'How many people live in Berlin?',
    'context': 'Berlin had a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.'
})

print(result)

#{
#  "answer": "3,520,031"
#  "end": 36,
#  "score": 0.96186668,
#  "start": 27,
#}

📚 詳細文檔

訓練數據

模型在 SQuAD 2.0 數據集上進行訓練。該數據集包含大量的問答對，可用於問答任務。

模型性能

作者

deepset

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。