AlexKay/xlm-roberta-large-qa-multilingual-finedtuned-ru

AlexKay
Pregunta y respuesta

Modelo XLM-RoBERTa large ajustado para preguntas y respuestas multilingües en inglés y ruso. Preentrenado usando el objetivo de modelado de lenguaje enmascarado (MLM) y ajustado en conjuntos de datos QA en inglés y ruso.

Como usar

Ejemplos de uso:
1. ¿Dónde vivo?
   Contexto: "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlín"
2. ¿Dónde vivo?
   Contexto: "Me llamo Sarah y vivo en Londres"
3. ¿Cuál es mi nombre?
   Contexto: "Me llamo Clara y vivo en Berkeley."
4. ¿Qué nombre también se usa para describir la selva amazónica en inglés?
   Contexto: "La selva amazónica (portugués: Floresta Amazônica o Amazônia; español: Selva Amazónica, Amazonía o usualmente Amazonia; francés: Forêt amazonienne; holandés: Amazoneregenwoud), también conocida en inglés como Amazonia o la Selva Amazónica, es un bosque húmedo de hoja ancha que cubre la mayor parte de la cuenca del Amazonas en América del Sur. Esta cuenca abarca 7,000,000 kilómetros cuadrados (2,700,000 millas cuadradas), de los cuales 5,500,000 kilómetros cuadrados (2,100,000 millas cuadradas) están cubiertos por la selva tropical. Esta región incluye territorio perteneciente a nueve naciones. La mayoría del bosque se encuentra dentro de Brasil, con el 60% de la selva tropical, seguido de Perú con el 13%, Colombia con el 10%, y con cantidades menores en Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Surinam y la Guayana Francesa. Estados o departamentos en cuatro naciones contienen "Amazonas" en sus nombres. El Amazonas representa más de la mitad de las selvas tropicales restantes del planeta y comprende la extensión más grande y más biodiversa de selva tropical en el mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies."

Funcionalidades

Preentrenado usando el objetivo de modelado de lenguaje enmascarado (MLM)
Ajustado para preguntas y respuestas (QA)
Soporta inglés y ruso
Usa la biblioteca transformers
Compatible con PyTorch
Compatible con puntos de inferencia

Casos de uso

Responder preguntas en inglés y ruso
Tareas de comprensión lectora
Análisis y descripción de conjuntos de datos (ej: SberQuAD)