SpanBERT (spanbert-base-cased) afinado en SQuAD v2

mrm8488
Pregunta y respuesta

SpanBERT creado por Facebook Research y afinado en SQuAD 2.0 para la tarea downstream de preguntas y respuestas (Q&A). SpanBERT mejora el preentrenamiento al representar y predecir frases. SQuAD2.0 combina las 100,000 preguntas en SQuAD1.1 con más de 50,000 preguntas no respondibles escritas adversarialmente por trabajadores de la multitud para parecer similares a las respondibles. Para hacerlo bien en SQuAD2.0, los sistemas no solo deben responder preguntas cuando sea posible, sino también determinar cuándo el párrafo no apoya una respuesta y abstenerse de responder.

Como usar

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
"question-answering",
model="mrm8488/spanbert-finetuned-squadv2",
tokenizer="mrm8488/spanbert-finetuned-squadv2")

qa_pipeline({
'context': "Manuel Romero ha estado trabajando arduamente en el repositorio hugginface/transformers últimamente",
'question': "¿Quién ha estado trabajando arduamente para hugginface/transformers últimamente?"
})

# Salida: {'answer': 'Manuel Romero','end': 13,'score': 6.836378586818937e-09, 'start': 0}

Funcionalidades

Modelo de preguntas y respuestas
Basado en Transformers
Entrenado con PyTorch y JAX
Soporta Safetensors
Entrenado en una combinación de preguntas respondibles y no respondibles
Metricas EM: 78.80 y F1: 82.22

Casos de uso

Responder preguntas basadas en un contexto dado
Determinar cuándo no hay respuesta válida en el contexto