longformer-base-4096_squad2.0

Para usar este modelo en un entorno de código, puedes seguir el siguiente ejemplo en Python utilizando la biblioteca 'transformers':

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# Cargamos el modelo y el tokenizador
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('AnonymousSub/longformer-base-4096_squad2.0')
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('AnonymousSub/longformer-base-4096_squad2.0')

# Ejemplo de contexto y pregunta
context = 'Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín'
question = '¿Dónde vivo?'

# Tokenizamos entradas
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')

# Obtenemos las puntuaciones de la respuesta
outputs = model(**inputs)

# Convertimos tokens de la respuesta en texto 
answer_start_scores = outputs.start_logits
answer_end_scores = outputs.end_logits
start_index = torch.argmax(answer_start_scores)
end_index = torch.argmax(answer_end_scores) + 1
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][start_index:end_index]))

print(f'Respuesta: {answer}')