0xJCarlos/QuestionAnswer_ESP

0xJCarlos
Pregunta y respuesta

Este modelo es una versión ajustada de dccuchile/distilbert-base-spanish-uncased-finetuned-qa-mlqa en un conjunto de datos desconocido. Alcanzó los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida de Entrenamiento: 1.3146 Pérdida de Validación: 1.6961 Época: 4

Como usar

Uso del modelo

# Más información necesaria

Hiperparámetros de entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros se usaron durante el entrenamiento:

optimizer: {'name': 'Adam', 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': True, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 500, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
training_precision: float32

Funcionalidades

Respuesta a preguntas
Transformadores
TensorFlow
distilbert

Casos de uso

Responde preguntas basadas en texto dado
Puede usarse en chatbots para procesamiento de lenguaje natural
Útil para sistemas de ayuda y soporte técnico

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