File size: 3,127 Bytes
7aaa871 86bea78 a7c8bfb 0e66f0e a7c8bfb 0e66f0e 7aaa871 a7c8bfb 0e66f0e a7c8bfb 0e66f0e 4f3e0de e0caec7 a7c8bfb 0e66f0e c6e073a 0e66f0e a7c8bfb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 |
---
license: mit
language: uk
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: ukrainian-qa
results: []
widget:
- text: "Що відправлять для ЗСУ?"
context: "Про це повідомив міністр оборони Арвідас Анушаускас. Уряд Литви не має наміру зупинятися у військово-технічній допомозі Україні. Збройні сили отримають антидрони, тепловізори та ударний безпілотник. «Незабаром Литва передасть Україні не лише обіцяні бронетехніку, вантажівки та позашляховики, але також нову партію антидронів та тепловізорів. І, звичайно, Байрактар, який придбають на зібрані литовцями гроші», - написав глава Міноборони."
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# ukrainian-qa
This model is a fine-tuned version of [ukr-models/xlm-roberta-base-uk](https://huggingface.co/ukr-models/xlm-roberta-base-uk) on the [UA-SQuAD](https://github.com/fido-ai/ua-datasets/tree/main/ua_datasets/src/question_answering) dataset.
Link to training scripts - [https://github.com/robinhad/ukrainian-qa](https://github.com/robinhad/ukrainian-qa)
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.4778
## Model description
More information needed
## How to use
```python
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
model_name = "robinhad/ukrainian-qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
qa_model = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
question = "Де ти живеш?"
context = "Мене звати Сара і я живу у Лондоні"
qa_model(question = question, context = context)
```
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 6
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 2.4526 | 1.0 | 650 | 1.3631 |
| 1.3317 | 2.0 | 1300 | 1.2229 |
| 1.0693 | 3.0 | 1950 | 1.2184 |
| 0.6851 | 4.0 | 2600 | 1.3171 |
| 0.5594 | 5.0 | 3250 | 1.3893 |
| 0.4954 | 6.0 | 3900 | 1.4778 |
### Framework versions
- Transformers 4.19.2
- Pytorch 1.11.0
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.12.1
|