Ukrainian Qa

🚀 烏克蘭問答模型

本模型是一個基於問答場景的模型，它在特定數據集上對預訓練模型進行微調，可用於回答烏克蘭語相關的問題，為烏克蘭語問答任務提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

此模型是 ukr-models/xlm-roberta-base-uk 在 UA - SQuAD 數據集上的微調版本。

訓練腳本鏈接 - https://github.com/robinhad/ukrainian-qa
該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：1.4778

✨ 主要特性

該模型基於預訓練模型進行微調，能夠處理烏克蘭語的問答任務，為烏克蘭語相關的信息查詢提供了便利。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
model_name = "robinhad/ukrainian-qa"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

qa_model = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
question = "Де ти живеш?"
context = "Мене звати Сара і я живу у Лондоні"
qa_model(question = question, context = context)

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e - 05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：6

訓練結果

框架版本

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

📄 許可證

本模型採用 MIT 許可證。