TorchSharpCatalog.QuestionAnswer Metode
Definisi
Penting
Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
Overload
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
Menyempurnakan model ROBERTA untuk Tanya Jawab. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) sehingga secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat. |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
Menyempurnakan model ROBERTA untuk Tanya Jawab. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) sehingga secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat. |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
Menyempurnakan model ROBERTA untuk Tanya Jawab. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) sehingga secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options options);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As QATrainer.Options) As QATrainerParameter
Katalog transformasi.
- options
- QATrainer.Options
Opsi untuk QA.
Mengembalikan
Berlaku untuk
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
- Sumber:
- TorchSharpCatalog.cs
Menyempurnakan model ROBERTA untuk Tanya Jawab. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) sehingga secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string contextColumnName = "Context", string questionColumnName = "Question", string trainingAnswerColumnName = "TrainingAnswer", string answerIndexColumnName = "AnswerIndex", string predictedAnswerColumnName = "Answer", string scoreColumnName = "Score", int topK = 3, int batchSize = 4, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional contextColumnName As String = "Context", Optional questionColumnName As String = "Question", Optional trainingAnswerColumnName As String = "TrainingAnswer", Optional answerIndexColumnName As String = "AnswerIndex", Optional predictedAnswerColumnName As String = "Answer", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional topK As Integer = 3, Optional batchSize As Integer = 4, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As QATrainerParameter
Katalog transformasi.
- contextColumnName
- String
Konteks untuk pertanyaan tersebut.
- questionColumnName
- String
Pertanyaan yang diajukan.
- trainingAnswerColumnName
- String
Jawaban yang digunakan untuk melatih model.
- answerIndexColumnName
- String
Indeks karakter awal jawaban tersebut dalam konteks.
- predictedAnswerColumnName
- String
Jawaban yang diprediksi oleh model selama inferensi.
- scoreColumnName
- String
Skor jawaban yang diprediksi.
- topK
- Int32
Berapa banyak hasil teratas yang Anda inginkan kembali untuk pertanyaan tertentu.
- batchSize
- Int32
Jumlah baris dalam batch.
- maxEpochs
- Int32
Jumlah maksimum waktu untuk mengulang melalui set pelatihan Anda.
- architecture
- BertArchitecture
Arsitektur untuk model. Default untuk Roberta.
- validationSet
- IDataView
Set validasi yang digunakan saat pelatihan untuk meningkatkan kualitas model.