阅读理解数据集SQuAD的特点是什么？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HptFwmwlfiZdygk9xSVcXEFunkd/ak模型合集（含论文） ; GPT-2. 2019. Language Models are Unsupervised Multitask Learners 语言模型是无监督的多任务学习者 ; T5. 2019.
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自动生成长尾知识QA数据集 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/J8fMwYwTFiVr0Dk2rs2cFKfLnth/a8效果：在SQuAD数据集上，显式多样性条件生成的QA对在下游QA任务中平均提高了4.1%的精确匹配和4.5%的F1分数。 引言. 问题标注成本高：标注QA对成本高，且受限于标注者对 ...
全面解析HuggingFace数据集工具：功能与使用方法全知道
https://docs.feishu.cn/v/wiki/B1HUwBMz7il7uLkolMNcOhDZn1g/a1... 集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb，纯文本数据集wikitext等。进入sgugger/glue-mrpc数据集页面 ...
深入解析P - Tuning v2：探索各任务数据集全貌 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/A8NvwyXKki0Wgok8lnbcI883nLb/a1该任务属于句子对的文本三分类问题。 7.QNLI(Question Natural Language Inference) 其前身是SQuAD 1.0数据集，给定一个问句，需要判断给定文本 ...
RAG实践：从数据集到评价指标，小白入门指南
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Dy5dw45rFiwS4Qk98E7c3SA7nOe/a2首先，将数据集分割成每个包含1000个token的块，没有重叠，总共得到140个块。 然后，使用附录A中描述的提示，为每个块创建了一个问题和答案对，风格类似于SQuAD数据集 ...
Evaluation SIG - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/G3dswiOl6i8WzhkEzmrcZnfKn9g数据集：使用标准的数据集来评俄大模型的性能。这些数据集通常包含大量的自然语言文本，并且经过人工标注。常见的数据集包括GLUE、SuperGLUE、SQuAD等。 评估指标 ...
Huggingface中数据集的准备与处理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QhjDwQf1miygEnk1BLNcLzKynmh/af2022年6月28日 ... QNLI，QNLI是从另一个权威的QA数据集The Stanford Question Answering Dataset(斯坦福问答数据集, SQuAD 1.0)转换而来的。SQuAD 1.0是由问题-段落对组成的 ...
HuggingFace管道工具能处理哪些任务？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QxfFwXCZ9icAmYk6zqkc3jhfnib/ab... SQuAD dataset'} *#SQuAD数据集*. 3.完形填空. 完形填空就是一个句子中的某些词被符号替代了，让模型填空的空位置。使用pipeline处理完形填空如下所示： def ...
RankRAG在推理流程中如何进行重排？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U0Thw8dcBiqwpskwtF7ck4hcn5c/am为了使模型能够针对一个问题评估多个上下文的相关性，采用了SQuAD和WebQuestions两个问答数据集，通过BM25算法，将标准答案上下文与检索出的最相关上下文相结合，确保每个问题 ...
新科学基准数据集如何加速研究？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XBgXwDmesi2wL7kSIHicZeKBnKs/af... SQuAD 对扩充训练集进行微调。所有模型都经过15 epochs 的微调，结果观察到INDUSBASE 的表现优于所有类似规模的模型，而INDUSSMALL 的表现相对较强。 表：NASA-QA 基准 ...