AnonymousSub/declutr-model_squad2.0
AnonymousSub
Pregunta y respuesta
El modelo declutr-model_squad2.0 de AnonymousSub está diseñado para responder a preguntas (question answering) utilizando técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Este modelo se basa en la librería transformers y utiliza la arquitectura roberta para proporcionar respuestas precisas a preguntas formuladas en el contexto proporcionado.
Como usar
Para utilizar este modelo, se puede seguir el siguiente ejemplo:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'AnonymousSub/declutr-model_squad2.0'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de uso:
question = "¿Dónde vivo?"
context = "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín"
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
start_scores, end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
Este código importa el modelo y el tokenizador, y los utiliza para responder a una pregunta basada en el contexto proporcionado.
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- roberta
- question-answering
- Inference Endpoints
- Compatible con puntos de inferencia
- Región: US
Casos de uso
- Responder preguntas básicas basadas en el contexto proporcionado.
- Aplicaciones de NLP en los que se requiere una respuesta automática a preguntas formuladas.
- Mejora de chatbots y asistentes virtuales proporcionándoles capacidades avanzadas de respuesta.