Model QA 5 Epoch RU

🚀 问答模型 QA-5-epoch-RU

本模型是一个基于问答场景的模型，在特定数据集上微调训练，能根据上下文回答问题，具有一定的准确性和有效性。

🚀 快速开始

此模型是 AndrewChar/diplom-prod-epoch-4-datast-sber-QA 在 sberquad 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 训练损失：1.1991
• 验证损失：0.0
• 训练轮次：5

✨ 主要特性

• 问答功能：该模型能够根据给定的上下文回答问题，是一个用于问答任务的模型。
• 特定数据集微调：基于 sberquad 数据集进行微调，以适应特定的问答场景。

📚 详细文档

模型描述

该模型用于根据上下文回答问题，这是一个毕业设计项目。

预期用途与限制

上下文的长度不应超过 512 个词元。

训练和评估数据

数据集：SberSQuAD 评估指标：{'exact_match': 54.586, 'f1': 73.644}

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 优化器：{'name': 'Adam', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_re': 2e-06, 'decay_steps': 2986, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 训练精度：float32

训练结果

框架版本

• Transformers 4.15.0
• TensorFlow 2.7.0
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

文档未提及相关许可证信息。