aware-ai/roberta-large-squadv2
aware-ai
Pregunta y respuesta
El modelo aware-ai/roberta-large-squadv2 es un modelo grande de RoBERTa entrenado en el dataset SQuAD v2. Este modelo está diseñado para tareas de respuesta a preguntas y utiliza la biblioteca Transformers.
Como usar
Aquí hay algunos ejemplos de cómo usar el modelo aware-ai/roberta-large-squadv2:
Ejemplo 1:
- **Pregunta**: ¿Dónde vivo?
- **Contexto**: Me llamo Wolfgang y vivo en Berlín.
Ejemplo 2:
- **Pregunta**: ¿Dónde vivo?
- **Contexto**: Me llamo Sarah y vivo en Londres.
Ejemplo 3:
- **Pregunta**: ¿Cuál es mi nombre?
- **Contexto**: Me llamo Clara y vivo en Berkeley.
Ejemplo 4:
- **Pregunta**: ¿Qué nombre también 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 jungla Amazónica, 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 mayoría del bosque está contenido dentro de Brasil, con el 60% de la selva, seguido por Perú con el 13%, Colombia con el 10%, y con cantidades menores en Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Surinam y la Guayana Francesa. Los estados o departamentos de cuatro naciones contienen "Amazonas" en sus nombres. El Amazonas representa más de la mitad de los bosques tropicales húmedos que quedan en el planeta, y comprende el tramo más grande y más biodiverso de selva tropical en el mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies.
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- JAX
- RoBERTa
- Respuesta a preguntas (Question Answering)
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Región: EE. UU.
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto dado
- Implementaciones en endpoints de inferencia dedicados
- Uso en aplicaciones que requieran procesamiento de lenguaje natural