bart-base-few-shot-k-256-finetuned-squad-seed-2
anas-awadalla
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de facebook/bart-base en el conjunto de datos squad.
Como usar
Para utilizar este modelo para responder preguntas, se puede utilizar el siguiente código en Python:
from transformers import BartForQuestionAnswering, BartTokenizer
model = BartForQuestionAnswering.from_pretrained('anas-awadalla/bart-base-few-shot-k-256-finetuned-squad-seed-2')
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('anas-awadalla/bart-base-few-shot-k-256-finetuned-squad-seed-2')
question, text = "¿Dónde vivo?", "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits
Funcionalidades
- Ajustado con un conjunto de datos para preguntas y respuestas
- Utiliza la biblioteca Transformers de Hugging Face
- Compatible con PyTorch y TensorBoard
- Capacidades de generación de texto
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto de texto proporcionado
- Extraer información específica de documentos extensos
- Sistemas de atención al cliente automatizados