distilbert-base-uncased-finetuned-squad
juliusco
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de distilbert-base-uncased en el conjunto de datos SQuAD. Se entrena utilizando el optimizador Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08, y un programador de tasa de aprendizaje lineal. El modelo ha pasado por 4 épocas de entrenamiento y ha alcanzado una pérdida de evaluación de 1.3672.
Como usar
Este modelo se puede utilizar para tareas de respuesta a preguntas. A continuación se muestra cómo utilizar el modelo en PyTorch:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("juliusco/distilbert-base-uncased-finetuned-squad")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("juliusco/distilbert-base-uncased-finetuned-squad")
# Ejemplo de uso
inputs = tokenizer("¿Cuál es el capital de Francia?", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Ajuste fino del modelo distilbert-base-uncased
- Entrenado en el conjunto de datos SQuAD
- Pérdida de evaluación de 1.3672
- Uso del optimizador Adam y programador de tasa de aprendizaje lineal
- Configuraciones de hiperparámetros específicas
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto dado
- Mejorar los sistemas de atención al cliente proporcionando respuestas automáticas a preguntas frecuentes
- Desarrollo de asistentes virtuales e interfaces conversacionales