readme: ---
  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
  