Если вы не знаете с чего начать, посмотрите наш jupyther notebook как использовать уже обученную в jiant модель?
Вы можете обучать свою модель как угодно, но будьте аккуратны с выходными данными!
- Используйте те же самые ID и лейблы в тестовом сете для каждого из заданий в ваших файлах с ответами. Каждая строка в сгенерированном JSONL (не JSON!) должна соответствовать изначальному файлу, иначе Вы не сможете правильно сматчить idx, и результат оценки будет некорректный.
- Проверьте, что все файлы с вашими результатами в JSONL названы следующим образом:
- DaNetQA: DaNetQA.jsonl
- RCB: RCB.jsonl
- PARus: PARus.jsonl
- MuSeRC: MuSeRC.jsonl
- RuCoS: RuCoS.jsonl
- TERRa: TERRa.jsonl
- Russian words in Context: RUSSE.jsonl
- Russian Winograd Schema: RWSD.jsonl
- Broad Coverage Diagnostics: LiDiRus.jsonl
- Вы можете загрузить неполный zip архив. В этом случае оценка посчитается только по загруженным заданиям.
Next