Mt5 Small Jaquad Qg

🚀 lmqg/mt5-small-jaquad-qg 模型卡片

该模型是 google/mt5-small 的微调版本，用于在 lmqg/qg_jaquad（数据集名称：default）上进行问题生成任务，微调通过 lmqg 完成。

🚀 快速开始

模型概述

模型使用

使用 lmqg 库

from lmqg import TransformersQG

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

# 模型预测
questions = model.generate_q(list_context="フェルメールの作品では、17世紀のオランダの画家、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数点しか現存しない。現存作品はすべて油彩画で、版画、下絵、素描などは残っていない。", list_answer="30数点")

使用 transformers 库

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条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。")

📚 详细文档

评估指标

问题生成指标

原始指标文件

问题与答案生成指标（参考答案）

每个问题由 标准答案 生成。原始指标文件

问题与答案生成指标（流水线方法）

每个问题由 lmqg/mt5-small-jaquad-ae 生成的答案生成。原始指标文件

训练超参数

微调期间使用的超参数如下：

• 数据集路径：lmqg/qg_jaquad
• 数据集名称：default
• 输入类型：['paragraph_answer']
• 输出类型：['question']
• 前缀类型：None
• 模型：google/mt5-small
• 最大长度：512
• 最大输出长度：32
• 轮数：21
• 批次大小：64
• 学习率：0.0005
• 混合精度：False
• 随机种子：1
• 梯度累积步数：1
• 标签平滑：0.0

完整配置可在 微调配置文件 中找到。

📄 许可证

本模型使用 CC BY 4.0 许可证。

📖 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",
}