TorchSharpCatalog.QuestionAnswer 方法
定義
重要
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多載
| 名稱 | Description |
|---|---|
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
微調 ROBERTA 模式以支援問答模式。 任何句子的上限為512個代幣。 每個單字通常對應一個詞元，我們會自動加入兩個特殊詞元（起始詞和分隔詞），因此一般來說，這個限制是所有句子的 510 字。 |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
微調 ROBERTA 模式以支援問答模式。 任何句子的上限為512個代幣。 每個單字通常對應一個詞元，我們會自動加入兩個特殊詞元（起始詞和分隔詞），因此一般來說，這個限制是所有句子的 510 字。 |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
微調 ROBERTA 模式以支援問答模式。 任何句子的上限為512個代幣。 每個單字通常對應一個詞元，我們會自動加入兩個特殊詞元（起始詞和分隔詞），因此一般來說，這個限制是所有句子的 510 字。
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 QATrainer參數
變身者的目錄。
- options
- QATrainer.Options
品質保證的選項。
傳回
適用於
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
微調 ROBERTA 模式以支援問答模式。 任何句子的上限為512個代幣。 每個單字通常對應一個詞元，我們會自動加入兩個特殊詞元（起始詞和分隔詞），因此一般來說，這個限制是所有句子的 510 字。
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 QATrainer參數
變身者的目錄。
- contextColumnName
- String
問題的背景。
- questionColumnName
- String
問題所在。
- trainingAnswerColumnName
- String
用來訓練模型的答案。
- answerIndexColumnName
- String
那個答案在上下文中的起始字元索引。
- predictedAnswerColumnName
- String
答案是模型在推論時預測的。
- scoreColumnName
- String
預測答案的分數。
- topK
- Int32
你希望某題回傳多少頂尖結果。
- batchSize
- Int32
批次中的數據列數目。
- maxEpochs
- Int32
訓練集最多循環次數。
- architecture
- BertArchitecture
模型的架構。 預設是羅伯塔。
- validationSet
- IDataView
訓練時用於提升模型品質的驗證集。