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廊坊网站建设搭建,连云港网站搜索优化,建设旅游网站的目的,dns上国外网站文章目录 一、赛事概述1.1 OpenBookQA Dataset1.2 比赛背景1.3 评估方法和代码要求1.4 比赛数据集1.5 优秀notebook 二、BERT Baseline2.1 数据预处理2.2 定义data_collator2.3 加载模型#xff0c;配置trainer并训练2.4 预测结果并提交2.5 deberta-v3-large 1k Wiki#xff… 文章目录 一、赛事概述1.1 OpenBookQA Dataset1.2 比赛背景1.3 评估方法和代码要求1.4 比赛数据集1.5 优秀notebook 二、BERT Baseline2.1 数据预处理2.2 定义data_collator2.3 加载模型配置trainer并训练2.4 预测结果并提交2.5 deberta-v3-large 1k WikiLB 0.7092.5.1 数据预处理2.5.2 配置trainer参数开启训练2.5.3 推理略 2.6 RADEK DEBERTA v3 large0.723→0.7592.6.1 New dataset DEBERTA v3 large training!2.6.2 Science Exam Trained Model Weights 前言国庆期间哪也没去重装了win10conda和python环境然后重点解读Kaggle - LLM Science Exam赛事的优秀代码希望可以学到些东西。 一、赛事概述 1.1 OpenBookQA Dataset OpenBookQA Dataset是由美国艾伦人工智能研究院Allen Institute for AI发布的一个问答技术评测集其主要目的是通过选择题考试的方式来测试和评估人工智能系统的问题回答能力以下是更详细的介绍。 发布背景 许多之前的阅读理解数据集都是基于抽取式的方法,只需要从给定的上下文中抽取答案,而没必要进行更深层次的推理。OpenBookQA要求模型需要利用基础知识来回答问题,进行更复杂的推理。 数据集构成 OpenBookQA包含5957个四选一的科学常识问题(4,957 train, 500 dev, 500 test)。这些问题需要根据包含1326个科学事实的小“书本”来回答。问题采样自维基百科页面。 模型表现 回答OpenBookQA的问题不仅需要给定知识库中的科学常识还需要额外的广泛常识知识。这些问题既不能通过检索算法回答正确也不能通过词语共现算法回答正确。Strong neural baselines在OpenBookQA上只能达到约50%的准确率与人类92%的准确率存在明显差距。 附加数据 该数据集还提供了5167个群众贡献的常识知识,以及扩展的训练集、开发集、测试集每个问题对应其所考察的核心科学事实、人类准确率、清晰度评分等信息。 数据集意义 OpenBookQA推动了机器阅读理解从抽取式到推理式的发展评估了模型在开放域知识下的深层理解和推理能力。 1.2 比赛背景 赛事地址Kaggle - LLM Science Exam LLM的能力随着大型语言模型的能力不断扩展研究领域中出现了使用LLMs来表征自身的趋势。因为许多现有的自然语言处理基准测试已经被最先进的模型轻松解决所以有趣的工作是利用LLMs创建更具挑战性的任务以测试更强大的模型。数据生成比赛使用了gpt3.5模型该模型基于从维基百科中提取的各种科学主题的文本片段要求它编写一个多项选择问题附带已知答案然后过滤掉简单的问题。资源受限本次比赛是一场代码比赛GPU和时间都受到限制。挑战性虽然量化和知识蒸馏等技术可以有效地缩小语言模型以便在更少的硬件资源上运行但这场比赛仍旧充满挑战。目前目前在 Kaggle 上运行的最大模型有大约 100 亿个参数而 gpt3.5 有 1750 亿个参数。如果一个问答模型能够轻松通过一个比其规模大10倍以上的模型编写的问答测试这将是一个真正有趣的结果。另一方面如果更大的模型能够有效地难住较小的模型这对LLMs自我评估和测试的能力具有引人注目的影响。竞赛旨在探讨比gpt3.5小10倍以上的问答模型能否有效回答gpt3.5编写的问题。结果将揭示LLM的基准测试和自我测试能力。 1.3 评估方法和代码要求 提交根据平均精度 3 MAP3 进行评估 其中 为测试集中的问题数量() 为截断值为 时的精确度 为每个问题的预测数量() 为指示函数如果排名为 的项目是相关的正确的标签则等于1否则为0。 另外某个问题正确预测后后续将跳过该标签的其他预测以防止刷准确度。