Extractive Question Answering Not Evaluated

🚀 抽取式问答模型

本模型是基于SQuAD数据集对distilbert-base-uncased进行微调后的版本。它能有效解决抽取式问答问题，在评估集上有不错的表现。

🚀 快速开始

本模型是在SQuAD数据集上对 distilbert-base-uncased 进行微调的版本。它在评估集上取得了以下结果：

{'exact_match': 72.95175023651845,
 'f1': 81.85552166092225,
 'latency_in_seconds': 0.008616470915042614,
 'samples_per_second': 116.05679516125359,
 'total_time_in_seconds': 91.07609757200044}

📚 详细文档

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：2e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：16
• 评估批次大小（eval_batch_size）：16
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β值为(0.9, 0.999)，ε值为 1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：1

训练结果

框架版本

• Transformers 4.19.2
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。