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Pregunta y respuesta
Este modelo es utilizado para preguntas y respuestas (question-answering) y está basado en la arquitectura de transformers. Utiliza PyTorch y se basa en xlm-roberta, siendo compatible con endpoints de inferencia. Se encuentra principalmente en la región de EEUU.
Como usar
Este modelo se puede usar para tareas de pregunta y respuesta en diferentes contextos. Aquí hay algunos ejemplos de uso:
**Example 1:**
Pregunta: ¿Dónde vivo?
Contexto: Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín.
**Example 2:**
Pregunta: ¿Dónde vivo?
Contexto: Mi nombre es Sarah y vivo en Londres.
**Example 3:**
Pregunta: ¿Cuál es mi nombre?
Contexto: Mi nombre es Clara y vivo en Berkeley.
**Example 4:**
Pregunta: ¿Qué nombre también se usa para describir la selva amazónica en inglés?
Contexto: La selva amazónica (portugués: Floresta Amazônica o Amazônia; español: Selva Amazónica, Amazonía o usualmente Amazonia; francés: Forêt amazonienne; neerlandés: Amazoneregenwoud), también conocida en inglés como Amazonia o la Amazon Jungle, es un bosque húmedo de hoja ancha que cubre la mayor parte de la cuenca del Amazonas en América del Sur. Esta cuenca abarca 7,000,000 kilómetros cuadrados (2,700,000 millas cuadradas), de los cuales 5,500,000 kilómetros cuadrados (2,100,000 millas cuadradas) están cubiertos por la selva. Esta región incluye territorio perteneciente a nueve naciones. La mayor parte del bosque se encuentra dentro de Brasil, con el 60% de la selva tropical, seguida por Perú con el 13%, Colombia con el 10%, y con pequeñas cantidades en Venezuela, Ecuador, Bolivia, Guyana, Suriname y Guayana Francesa. Los estados o departamentos en cuatro naciones contienen 'Amazonas' en sus nombres. El Amazonas representa más de la mitad de las selvas tropicales restantes del planeta y comprende el tramo más grande y más biodiverso del bosque tropical del mundo, con un estimado de 390 mil millones de árboles individuales divididos en 16,000 especies.
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- xlm-roberta
- Pregunta y respuesta
- Compatible con endpoints de inferencia
- Región: EEUU
Casos de uso
- Sistemas de preguntas y respuestas automáticos
- Asistentes virtuales
- Búsqueda de información en documentos
- Soporte al cliente automatizado