piEsposito/braquad-bert-qna

piEsposito
Pregunta y respuesta

Este es un modelo de preguntas y respuestas entrenado en BraQuAD 2.0, una versión de SQuAD 2.0 traducida al PT-BR utilizando la API de traducción de Google Cloud.

Como usar

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
import torch

mname = 'piEsposito/braquad-bert-qna'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(mname)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mname)

context = '''Edith Ranzini (São Paulo,[1] 1946) é uma engenheira brasileira formada pela USP, professora doutora da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo[2] e professora sênior da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli).[3] Ela compôs a equipe responsável pela  criação do primeiro computador brasileiro, o Patinho Feio,[1] em 1972, e participou do grupo de instituidores  da Fundação para o Desenvolvimento Tecnológico da Engenharia, sendo a única mulher do mesmo.[4][2] Atua nas áreas de inteligência artificial, engenharia de computação, redes neurais e sistemas gráficos.

Na sua época de prestar o vestibular, inscreveu-se para física na USP e para engenharia na Poli-USP,[3] sendo aprovada nesta última em 1965, ingressando como uma das 12 mulheres do total de 360 calouros.[5]

Em 1969, formou-se como engenheira de eletricidade,[2][3] permanecendo na universidade para fazer sua pós-graduação. Nessa época entrou para o Laboratório de Sistemas Digitais (LSD),atual Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais, criado pelo professor Antônio Hélio Guerra Vieira.[3] Em 1970, deu início ao seu mestrado em Engenharia de Sistemas pela USP, concluindo o mesmo em 1975.[2] Nesse período, permaneceu no LSD e  fez parte do grupo responsável pelo desenvolvimento do primeiro computador brasileiro, o Patinho Feio (1971-1972) e do  G10 (1973-1975), primeiro computador brasileiro de médio porte,  feito para o Grupo de trabalho Especial (GTE), posteriormente Digibras.'''

question = 'Qual grande projeto edith trabalhou?'

string = f'[CLS] {question} [SEP] {context} [SEP]'

as_tensor = torch.Tensor(tokenizer.encode(string)).unsqueeze(0)
starts, ends = model(as_tensor.long())
s, e = torch.argmax(starts[0]), torch.argmax(ends[0])

print(tokenizer.decode(tokenizer.encode(string)[s:e+1])) # 'do primeiro computador brasileiro'

Funcionalidades

Transformadores
PyTorch
JAX
Safetensors
bert
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Responder preguntas basadas en contextos dados
Sistemas de preguntas y respuestas en portugués brasileño