Модель — это прекрасная настройка для части модели moussaKam/barthez для создания вопросов в части абзаца и набора токенов. Набор жетонов представляет собой ответ на вопрос, который был задан. Входные данные: Прожекторы могут быть использованы для осветителей ландшафтов внешних игр. Выход: À quoi servent les projecteurs sur les Terrains de jeu extérieurs? База захвата представляет собой объединение баз SquadFR, fquad, piaf. Ввод — это контекст и наши действия, которые помогут вам получить специальный токен ответы. Объем (номер тройного контекста/ответа/вопроса): поезд: 98 211 тест: 12 277 * действительный: 12 776 Размер пакета: 20 Снижение веса: 0,01 Скорость обучения: 3×10-5 (прямое линейное обучение) < 24 часа обучения Параметры по умолчанию для класса TrainingArguments Total шаги: 56 000 Потеря представляет собой «сообщения» из-за повторения увлечения в двух повторах. Cela induit une модификации скорости обучения и объяснить форму обучения. Общие вопросы оцениваются по метрам BLEU и ROUGE. Это приблизительное значение для генерации текста. Отправной токенизатор представляет собой BarthezTokenizer, который позволяет вам работать…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: lincoln
Теги: mbart, text2text-generation, seq2seq, barthez, fr, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 16
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
