declutr-emanuals-techqa

Para utilizar este modelo, se pueden seguir los siguientes ejemplos de uso:

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

# Cargar el modelo y el tokenizador
model_name = 'AnonymousSub/declutr-emanuals-techqa'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Contexto de ejemplo
contexto = "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
pregunta = "Where do I live?"

# Tokenización
inputs = tokenizer(pregunta, contexto, return_tensors='pt')

# Inferencia
outputs = model(**inputs)

# La respuesta estará contenida en los outputs

El modelo puede procesar preguntas sencillas como "Where do I live?" con diferentes contextos. Aquí hay una lista de ejemplos de preguntas y contextos utilizados para probar el modelo:

• Pregunta: "Where do I live?" Contexto: "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
• Pregunta: "Where do I live?" Contexto: "My name is Sarah and I live in London"
• Pregunta: "What's my name?" Contexto: "My name is Clara and I live in Berkeley."
• Pregunta: "Which name is also used to describe the Amazon rainforest in English?" Contexto: "The Amazon rainforest (Portuguese: Floresta Amazônica or Amazônia; Spanish: Selva Amazónica, Amazonía or usually Amazonia; French: Forêt amazonienne; Dutch: Amazoneregenwoud), also known in English as Amazonia or the Amazon Jungle, is a moist broadleaf forest that covers most of the Amazon basin of South America..."