bert-small-pretrained-finetuned-squad

bert-small-pretrained-finetuned-squad

小型BERT模型在SQuAD数据集上的精细调优结果

项目使用SQuAD数据集对bert-small模型进行了精细调优,提升了性能,精确匹配率为72.20%,F1评分为81.32%。该模型基于anas-awadalla的预训练版本,通过超参数优化提升了问答系统的精准度,适合注重效率和模型紧凑性的开发者与研究人员使用。

SQuAD数据集开源项目微调模型准确率训练超参数bert-small-pretrained-finetuned-squad模型HuggingfaceGithub

项目介绍:bert-small-pretrained-finetuned-squad

项目背景

该项目是基于Hugging Face开源模型库中的BERT模型——bert-small-pretrained-finetuned-squad。顾名思义,这是一个经过微调的BERT小型版本,并且在SQuAD数据集上进行了训练。SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)是一个广泛用于机器阅读理解领域的标准数据集。

模型详细信息

这个微调版的BERT模型来自于anas-awadalla/bert-small-pretrained-on-squad,并在SQuAD数据集上进行特定任务的优化。

  • 准确率:模型的“精确匹配”得分为72.204%。这意味着它能准确找到问题答案的比例。
  • F1得分:F1值为81.318%,反映了模型在平衡精确度和召回率方面的表现。

预期用途和限制

该模型主要用于解决问答系统中的自然语言理解任务。它在SQuAD数据集上的良好性能使它成为研究人员和开发者们的可靠工具。然而,由于具体信息不足,模型在不同领域的适用情况仍然需要进一步探索。

训练及评估数据

模型训练和评估主要使用SQuAD数据集。SQuAD包含一系列问题及其对应的答案文本,所使用的文本一般来自维基百科等开放资源。

训练过程及超参数

模型的训练过程使用了一些关键超参数:

  • 学习率:5e-05。小学习率确保模型在训练过程中稳定收敛。
  • 训练批量大小:16。较小的批量大小控制模型训练所需的内存。
  • 评估批量大小:16,与训练批量大小相同。
  • 随机种子:42,用于确保结果的可重复性。
  • 优化器:Adam优化器,使用参数betas=(0.9, 0.999)和epsilon=1e-08。
  • 学习率调度器类型:线性。
  • 训练轮数:3轮,这意味着整个数据集被遍历三次。

使用的框架版本

  • Transformers:4.16.0.dev0,这是一个用于自然语言处理的开源库。
  • Pytorch:1.10.1+cu102,被广泛使用的深度学习框架。
  • Datasets:1.17.0,用于处理及管理数据集。
  • Tokenizers:0.10.3,主要用于模型训练前的数据预处理。

通过以上参数设置和技术框架的支持,该模型能够良好地完成其特定应用任务。正如所有基于机器学习的模型,它在特定领域和数据集上的表现可能存在差异,用户在应用时需要仔细评估。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多