乌克兰问答

这个模型是在 UA-SQuAD 数据集上对 ukr-models/xlm-roberta-base-uk 进行微调得到的。

训练脚本链接 - https://github.com/robinhad/ukrainian-qa 它在评估集上取得以下结果：

• 损失：1.4778

模型描述

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使用方法

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
model_name = "robinhad/ukrainian-qa"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

qa_model = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
question = "Де ти живеш?"
context = "Мене звати Сара і я живу у Лондоні"
qa_model(question = question, context = context)

拟用途及限制

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训练和评估数据

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训练程序

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 种子：42
• 优化器：Adam，beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度程序类型：线性
• 训练周期数：6

训练结果

框架版本

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