综述

语言模型: deepset/roberta-base-squad2-distilled 语言: 英语 训练数据: SQuAD 2.0 训练集 评估数据: SQuAD 2.0 开发集 基础设施 : 1x V100 GPU 发表时间 : Apr 21st, 2021

详细信息

• haystack的蒸馏功能用于训练。教师模型使用的是deepset/bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2。

超参数

batch_size = 6
n_epochs = 2
max_seq_len = 384
learning_rate = 3e-5
lr_schedule = LinearWarmup
embeds_dropout_prob = 0.1
temperature = 5
distillation_loss_weight = 1

性能

"exact": 68.6431398972458
"f1": 72.7637083790805

作者

• Timo Möller: timo.moeller [at] deepset.ai
• Julian Risch: julian.risch [at] deepset.ai
• Malte Pietsch: malte.pietsch [at] deepset.ai
• Michel Bartels: michel.bartels [at] deepset.ai

关于我们

我们通过开源方式将NLP应用于行业！ 我们的重点领域: 面向行业的语言模型和大规模问答系统。

我们的一些工作:

• German BERT (aka "bert-base-german-cased")
• GermanQuAD and GermanDPR datasets and models (aka "gelectra-base-germanquad", "gbert-base-germandpr")
• FARM
• Haystack

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