German Qg T5 E2e Quad

🚀 德語端到端問題生成模型 german-qg-t5-e2e-quad（開發中）

這是一個德語端到端問題生成模型，輸入一段文本，它可以生成關於該文本的多個問題。該模型是在 deepset 的 GermanQuAD 數據集 上對 valhalla/t5-base-e2e-qg 進行微調得到的。

🚀 快速開始

該模型可直接用於德語文本的問題生成任務。只需輸入一段德語文本，模型就能輸出相關問題。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟。

📚 詳細文檔

模型描述

此模型為德語端到端問題生成模型，能根據輸入文本生成多個相關問題。它是在 deepset 的 GermanQuAD 數據集 上對 valhalla/t5-base-e2e-qg 進行微調得到的。

訓練和評估數據

• Bleu_1: 0.196051
• Bleu_2: 0.122380
• Bleu_3: 0.079980
• Bleu_4: 0.053672

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）: 0.0001
• 訓練批次大小（train_batch_size）: 4
• 評估批次大小（eval_batch_size）: 4
• 隨機種子（seed）: 42
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）: 8
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）: 32
• 優化器（optimizer）: Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）: 線性
• 訓練輪數（num_epochs）: 10.0

框架版本

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。