Deberta V3 Xsmall Squad2

🚀 Deberta-v3-xsmall-squad2

Deberta-v3-xsmall-squad2 是一个适用于问答任务的模型，它基于 SQuAD 数据集进行训练，能够准确回答问题，同时也能判断问题是否无解。

🚀 快速开始

推理使用示例

from transformers import pipeline

qa = pipeline("question-answering", model="nlpconnect/deberta-v3-xsmall-squad2")

result = qa(context="My name is Sarah and I live in London", question="Where do I live?")

模型精度

squad_v2 = {'exact': 79.392,
   'f1': 82.674}
   
squad = {'exact': 84.925,
   'f1': 91.620}

📚 详细文档

什么是 SQuAD？

斯坦福问答数据集（Stanford Question Answering Dataset，SQuAD）是一个阅读理解数据集，由众包工作者根据一组维基百科文章提出的问题组成。每个问题的答案都是对应阅读段落中的一段文本，或者该问题可能无解。

SQuAD2.0 将 SQuAD1.1 中的 10 万个问题与众包工作者对抗性编写的 5 万多个看似可回答但实际无解的问题相结合。要在 SQuAD2.0 上取得好成绩，系统不仅要在可能的情况下回答问题，还要判断段落是否不支持任何答案，并放弃回答。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

📊 模型信息