DiDiR6/T5-QA
DiDiR6
Pregunta y respuesta
Esta es una versión afinada del modelo google-t5/t5-small en el conjunto de datos Squad V2. El modelo está diseñado para proporcionar respuestas a preguntas dentro de un contexto dado.
Como usar
Para usar este modelo en sus propios proyectos, puede utilizar la siguiente configuración:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'DiDiR6/T5-QA'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de uso
question = '¿Dónde vivo?'
context = 'Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín'
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Afinado en el conjunto de datos Squad V2.
- Basado en el modelo google-t5/t5-small.
- Utiliza el optimizador Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08.
- Compatible con Transformers 4.40.1 y PyTorch 2.2.1+cu121.
- Incluye soporte para inferencia de generación de textos.
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en documentos proporcionados.
- Crear asistentes virtuales capaces de entender y responder preguntas.
- Desarrollar sistemas de soporte técnico automatizado.
- Mejorar las capacidades de chatbots para prestar servicios personalizados.