deberta-v3-base-squad2
navteca
Pregunta y respuesta
Este es el modelo deberta-v3-base, afinado usando el conjunto de datos SQuAD2.0. Ha sido entrenado en pares de preguntas y respuestas, incluyendo preguntas sin respuesta, para la tarea de Respuesta a Preguntas.
Como usar
El modelo entrenado se puede usar de esta manera:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline
# Cargar modelo y tokenizer
deberta_model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('navteca/deberta-v3-base-squad2')
deberta_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('navteca/deberta-v3-base-squad2')
# Obtener predicciones
nlp = pipeline('question-answering', model=deberta_model, tokenizer=deberta_tokenizer)
result = nlp({
'question': 'How many people live in Berlin?',
'context': 'Berlin had a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.'
})
print(result)
#{
# "answer": "3,520,031"
# "end": 36,
# "score": 0.96186668,
# "start": 27,
#}
Funcionalidades
- Modelo afinado usando el dataset SQuAD2.0
- Entrenado en pares de preguntas y respuestas, incluyendo preguntas sin respuesta
- Tarea principal: Respuesta a Preguntas
Casos de uso
- Respuesta a Preguntas