tau/splinter-base
tau
Pregunta y respuesta
Splinter-base es el modelo preentrenado discutido en el artículo Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection (en ACL 2021). Su repositorio original se puede encontrar aquí. El modelo distingue entre mayúsculas y minúsculas. Nota: Este modelo no contiene los pesos preentrenados para la capa QASS (ver el artículo para más detalles), y por lo tanto la capa QASS se inicializa aleatoriamente al cargarlo. Para el modelo con esos pesos, vea tau/splinter-base-qass.
Como usar
El uso principal de este modelo es para el cuestionamiento extractivo de pocas muestras.
Funcionalidades
- El modelo es preentrenado de manera autoguiada para el cuestionamiento de pocas muestras
- Fue preentrenado únicamente en textos crudos, sin etiquetado humano
- Utiliza un proceso automático para generar entradas y etiquetas a partir de esos textos
- Fue preentrenado con el objetivo Recurring Span Selection (RSS)
- Define la capa de selección de span consciente de preguntas (QASS)
- El modelo distingue entre mayúsculas y minúsculas
Casos de uso
- Cuestionamiento extractivo de pocas muestras