bhavikardeshna/xlm-roberta-base-arabic
bhavikardeshna
Pregunta y respuesta
Cascading Adaptors para aprovechar los datos en inglés para mejorar el rendimiento de las preguntas y respuestas en idiomas con pocos recursos. Este modelo se basa en la arquitectura xlm-roberta y ha sido utilizado para tareas de preguntas y respuestas.
Como usar
Para usar este modelo, puedes utilizar la biblioteca Transformers de Hugging Face. Aquí hay un ejemplo de cómo cargar y usar el modelo:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = "bhavikardeshna/xlm-roberta-base-arabic"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de uso
inputs = tokenizer("Dónde vivo?", "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlín", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- XLM-Roberta
- Puntos finales de inferencia
- Compatible con arXiv:2112.09866
- Región: Estados Unidos
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en texto dado
- Mejorar el rendimiento de las preguntas y respuestas en idiomas con pocos recursos
- Aplicaciones en entornos con poco soporte para otros idiomas