TorchSharpCatalog.QuestionAnswer 메서드
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| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
질문 및 답변에 대한 ROBERTA 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512개의 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 사양 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다. |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
질문 및 답변에 대한 ROBERTA 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512개의 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 사양 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다. |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
질문 및 답변에 대한 ROBERTA 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512개의 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 사양 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.
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 QATrainer매개 변수
변환의 카탈로그입니다.
- options
- QATrainer.Options
QA에 대한 옵션입니다.
반환
적용 대상
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
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- TorchSharpCatalog.cs
- Source:
- TorchSharpCatalog.cs
질문 및 답변에 대한 ROBERTA 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512개의 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 사양 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.
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 QATrainer매개 변수
변환의 카탈로그입니다.
- contextColumnName
- String
질문의 컨텍스트입니다.
- questionColumnName
- String
질문되고있는 질문.
- trainingAnswerColumnName
- String
모델을 학습시키는 데 사용되는 답변입니다.
- answerIndexColumnName
- String
컨텍스트에서 해당 답변의 시작 문자 인덱스입니다.
- predictedAnswerColumnName
- String
유추 중에 모델에서 예측한 답변입니다.
- scoreColumnName
- String
예측된 답변의 점수입니다.
- topK
- Int32
지정된 질문에 대해 다시 원하는 상위 결과 수입니다.
- batchSize
- Int32
일괄 처리의 행 수입니다.
- maxEpochs
- Int32
학습 집합을 반복할 최대 횟수입니다.
- architecture
- BertArchitecture
모델의 아키텍처입니다. 기본값은 Roberta입니다.
- validationSet
- IDataView
모델 품질을 개선하기 위해 학습하는 동안 사용되는 유효성 검사 집합입니다.