t5-small-modified
prudhvirazz
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de t5-small en el conjunto de datos squad. Es capaz de responder preguntas basado en el contexto proporcionado y utiliza la biblioteca Transformers. Fue entrenado utilizando la técnica de ajuste fino en el modelo base google-t5/t5-small.
Como usar
El modelo puede ser utilizado para responder preguntas con base en el contexto proporcionado. A continuación se incluye un ejemplo de cómo se puede utilizar el modelo:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = "prudhvirazz/t5-small-modified"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
text = "Mi nombre es Clara y vivo en Berkeley."
context = "¿Cuál es mi nombre?"
input_ids = tokenizer.encode(context, text)
outputs = model(input_ids)
answer = tokenizer.decode(outputs)
print(answer)
Funcionalidades
- Respuesta a preguntas
- Basado en la biblioteca Transformers
- Compatibilidad con PyTorch y TensorBoard
- Entrenado en el conjunto de datos squad
- Generación de texto
- Compatibilidad con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en el contexto
- Generación automática de respuestas
- Asistentes virtuales
- Sistemas de soporte automático