transformers pytorch mt5 text2text-generation question answering ru dataset:lmqg/qg_ruquad arxiv:2210.03992 license:cc-by-4.0 model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
datasets:
- lmqg/qg_ruquad
language: ru
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question answering
widget:
- text: 'question: чем соответствует абсолютная погрешность скорости света ?, context:
    Наивысшая точность измерений была достигнута в начале 1970-х. В 1975 году XV Генеральная
    конференция по мерам и весам зафиксировала это положение и рекомендовала считать
    скорость света, равной 299 792 458 м/с с относительной погрешностью 4•10−9, что
    соответствует абсолютной погрешности 1,1 м/с. Впоследствии это значение скорости
    света было положено в основу определения метра в Международной системе единиц
    (СИ), а сама скорость света стала рассматриваться как фундаментальная физическая
    постоянная, по определению равная указанному значению точно.'
  example_title: Question Answering Example 1
- text: 'question: Какие начинания предпринял Lloyds в начале 1970-х годов?, context:
    В начале 1970-х Lloyds начал расширять деятельность на международной арене, для
    чего был создан Lloyds Bank International. География его деятельности включала
    ФРГ, Швейцарию, Ближний Восток, Австралию, Канаду и США; к 1978 году Lloyds был
    представлен в 43 странах. В 1972 году было создано подразделение страхования,
    а в 1973 году была основана лизинговая компания Lloyds Leasing. В 1979 году банк
    начал предоставлять услуги ипотечного кредитования (при покупке недвижимости стоимостью
    от £25 000 до £150 000). В 1982 году начало работу агентство недвижимости Blackhorse
    Agencies, к 1989 году у него было 563 отделения. В 1986 году сфера деятельности
    Lloyds Bank PLC ещё больше расширилась с учреждением брокерской конторы и торгового
    банка Lloyds Merchant Bank. В 1988 году была поглощена страховая компания Abbey
    Life Group PLC; после объединения с ней всей своей страховой деятельности была
    образована дочерняя компания Lloyds Abbey Life. В 1995 году Lloyds Bank Plc объединился
    с TSB Group plc (группой, образованной в 1986 году из четырёх сберегательных банков
    Trustee Savings Banks) под названием Lloyds TSB Bank plc. В 2000 году за £7 млрд
    была поглощена шотландская взаимная страховая компания Scottish Widows.'
  example_title: Question Answering Example 2
model-index:
- name: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa
  results:
  - task:
      type: text2text-generation
      name: Text2text Generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_ruquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - type: bleu4_question_answering
      value: 32.76
      name: BLEU4 (Question Answering)
    - type: rouge_l_question_answering
      value: 56.23
      name: ROUGE-L (Question Answering)
    - type: meteor_question_answering
      value: 42.14
      name: METEOR (Question Answering)
    - type: bertscore_question_answering
      value: 95.48
      name: BERTScore (Question Answering)
    - type: moverscore_question_answering
      value: 85.01
      name: MoverScore (Question Answering)
    - type: answer_f1_score__question_answering
      value: 74.83
      name: AnswerF1Score (Question Answering)
    - type: answer_exact_match_question_answering
      value: 53.4
      name: AnswerExactMatch (Question Answering)
---

# Model Card of `vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa`
This model is fine-tuned version of [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru) for question answering task on the [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru)   
- **Language:** ru  
- **Training data:** [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (default)
- **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/)
- **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation)
- **Paper:** [https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992)

### Usage
- With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-)
```python
from lmqg import TransformersQG

# initialize model
model = TransformersQG(language="ru", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa")

# model prediction
answers = model.answer_q(list_question="чем соответствует абсолютная погрешность скорости света ?", list_context=" Наивысшая точность измерений была достигнута в начале 1970-х. В 1975 году XV Генеральная конференция по мерам и весам зафиксировала это положение и рекомендовала считать скорость света, равной 299 792 458 м/с с относительной погрешностью 4•10−9, что соответствует абсолютной погрешности 1,1 м/с. Впоследствии это значение скорости света было положено в основу определения метра в Международной системе единиц (СИ), а сама скорость света стала рассматриваться как фундаментальная физическая постоянная, по определению равная указанному значению точно.")

```

- With `transformers`
```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa")
output = pipe("question: чем соответствует абсолютная погрешность скорости света ?, context: Наивысшая точность измерений была достигнута в начале 1970-х. В 1975 году XV Генеральная конференция по мерам и весам зафиксировала это положение и рекомендовала считать скорость света, равной 299 792 458 м/с с относительной погрешностью 4•10−9, что соответствует абсолютной погрешности 1,1 м/с. Впоследствии это значение скорости света было положено в основу определения метра в Международной системе единиц (СИ), а сама скорость света стала рассматриваться как фундаментальная физическая постоянная, по определению равная указанному значению точно.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_ruquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   53.4  | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| AnswerF1Score    |   74.83 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| BERTScore        |   95.48 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_1           |   49.53 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_2           |   43.42 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_3           |   38    | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| Bleu_4           |   32.76 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| METEOR           |   42.14 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| MoverScore       |   85.01 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |
| ROUGE_L          |   56.23 | default | [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_ruquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_question']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 13
 - batch: 32
 - lr: 0.001
 - fp16: False
 - random_seed: 1
 - gradient_accumulation_steps: 2
 - label_smoothing: 0.15

The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-ru-ruquad-qa/raw/main/trainer_config.json).

## Citation
```
@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
    author = "Ushio, Asahi  and
        Alva-Manchego, Fernando  and
        Camacho-Collados, Jose",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2022",
    address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}

```
