- 戴玮
- 付鹏
- 甘淳井
- Python 3.9
- PyTorch 2.1.2+cu118
- transformers 4.40.1
- faiss-gpu 1.7.2
- deepspeed 0.14.0
- einops 0.7.0
- gritlm 1.0.0
- pandas 2.1.4
第一阶段的数据集放入 ./AQA/ ,第二阶段的数据集放入 ./AQA/AQA-test-public/
方案分为三个部分:
- 使用 4 个预训练模型进行推断,这部分的详细描述可参见 infer_with_pretrained
- 对模型进行微调和推断,这部分的详细描述可参见 finetune
- 对之前推断的结果,用 faiss 计算相似度矩阵,并进行加权融合,这部分的详细描述可参见 predict
依次执行以上三个部分的代码,即可得到最终的预测结果
有些代码是从 ipynb 中转移出来的,没有经过 py 代码的详尽测试,执行代码时可能会出错,如果有问题请及时反馈,谢谢!