该模型是基于ALBERT base v2架构，在SQuAD v2数据集上通过以下命令微调训练得到：

export SQUAD_DIR=../../squad2
python3 run_squad.py 
    --model_type albert 
    --model_name_or_path albert-base-v2 
    --do_train 
    --do_eval 
    --overwrite_cache 
    --do_lower_case 
    --version_2_with_negative 
    --save_steps 100000 
    --train_file $SQUAD_DIR/train-v2.0.json 
    --predict_file $SQUAD_DIR/dev-v2.0.json 
    --per_gpu_train_batch_size 8 
    --num_train_epochs 3 
    --learning_rate 3e-5 
    --max_seq_length 384 
    --doc_stride 128 
    --output_dir ./tmp/albert_fine/

在开发集子集上的性能表现接近原论文水平：

评估结果： 
{
    '精确匹配率': 78.71010200723923, 
    'F1分数': 81.89228117126069, 
    '总样本数': 6078, 
    '有答案精确率': 75.39518900343643, 
    '有答案F1值': 82.04167868004215, 
    '有答案样本数': 2910, 
    '无答案精确率': 81.7550505050505, 
    '无答案F1值': 81.7550505050505, 
    '无答案样本数': 3168, 
    '最佳精确匹配': 78.72655478775913, 
    '最佳精确阈值': 0.0, 
    '最佳F1分数': 81.90873395178066, 
    '最佳F1阈值': 0.0
}

希望该模型能为您节省时间、精力和计算资源。祝使用愉快！