AnonymousSub/rule_based_roberta_bert_quadruplet_epochs_1_shard_1_squad2.0

AnonymousSub
Pregunta y respuesta

Este modelo es utilizado para el *Question Answering* y se basa en *transformers* y *PyTorch*. Utiliza *roberta* y es compatible con los puntos de inferencia. El modelo fue creado el 2 de marzo de 2022 y se modificó por última vez el 20 de enero de 2022. Ha sido descargado 315 veces en total.

Como usar

El modelo se puede usar para tareas de Question Answering. Aquí hay unos ejemplos de su funcionamiento:

# Ejemplo 1:
**Pregunta:** ¿Dónde vivo?
**Contexto:** Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín.

# Ejemplo 2:
**Pregunta:** ¿Dónde vivo?
**Contexto:** Mi nombre es Sarah y vivo en Londres.

# Ejemplo 3:
**Pregunta:** ¿Cuál es mi nombre?
**Contexto:** Mi nombre es Clara y vivo en Berkeley.

# Ejemplo 4:
**Pregunta:** ¿Qué otro nombre 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 Amazon Jungle, 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. Esta región incluye territorio perteneciente a nueve naciones. La mayor parte del bosque se encuentra dentro de Brasil, con el 60% de la selva, seguido de Perú con el 13%, Colombia con el 10% y con menores cantidades 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 que quedan en el planeta y comprende el tramo más grande y biodiverso de selva tropical del mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies.

Funcionalidades

Basado en transformers y PyTorch
Utiliza roberta
Compatible con puntos de inferencia

Casos de uso

Responder preguntas basadas en contextos específicos
Obtener nombres de lugares específicos a partir de declaraciones de contexto
Proveer información detallada sobre temas dados un contexto