ArabianGPT-0.3B-QA
riotu-lab
Pregunta y respuesta
ArabianGPT-0.3B es un modelo afinado para tareas de preguntas y respuestas en árabe, desarrollado por el laboratorio de Robótica e Internet de las Cosas de la Universidad del Príncipe Sultán. Se recomienda revisar los ejemplos en el playground para comprender las capacidades y limitaciones del modelo, especialmente teniendo en cuenta que su rendimiento puede disminuir con preguntas fuera de su rango de entrenamiento.
Como usar
Se invita a los usuarios a utilizar el modelo ArabianGPT-0.3B para tareas de preguntas y respuestas dentro de un rango de datos específico. Como ejemplo, puede probar las siguientes preguntas en árabe:
- ¿Cuántos países cubren las Montañas Rocosas?
- ¿Cuál es el lago más grande de Nueva Zelanda?
- ¿Quién fue la primera persona en caminar en la luna?
- ¿Cuál es la temperatura más alta registrada en la Tierra?
- ¿Quién fue el primer califa ortodoxo?
Ejemplo en markdown:
### Ejemplo de uso
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "riotu-lab/ArabianGPT-0.3B-QA"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
text = "كم عدد الدول التي تغطيها الجبال الصخرية؟"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Funcionalidades
- Basado en la arquitectura GPT-2
- Optimizado para generación de texto y preguntas y respuestas
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de inferencia
- Soporte para safetensors
- Tokenizador configurado con token de fin de secuencia y token de relleno
Casos de uso
- Sistema de preguntas y respuestas automatizado en árabe
- Generación de texto para aplicaciones en árabe
- Asistente virtual en lenguaje árabe
- Soporte educativo y de investigación para usuarios de habla árabe