Raghavan/beit3_base_patch16_480_vqa
Raghavan
Pregunta y respuesta
Este modelo está diseñado para la tarea de cuestionario y respuesta (question-answering) utilizando la biblioteca transformers. Es compatible con PyTorch y utiliza la arquitectura beit3. Su licencia es MIT y es compatible con Endpoints de Inferencia. El modelo se entrenó para poder manejar contextos variados y responder preguntas con alta precision.
Como usar
Puedes usar el modelo de la siguiente manera:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = "Raghavan/beit3_base_patch16_480_vqa"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer("Where do I live?", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
answer = tokenizer.decode(outputs[0])
print(answer)
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- Beit3
- Cuestionario y Respuesta (Question Answering)
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Licencia MIT
Casos de uso
- Respuestas automatizadas a preguntas basadas en contextos dados
- Sistemas de soporte al cliente
- Asistentes virtuales y chatbots
- Sistemas de búsqueda inteligente