sguskin/minilmv2-L6-H384-squad1.1
sguskin
Pregunta y respuesta
Un modelo de Hugging Face para cuestionarios basado en transformers. Utiliza MiniLMv2 y ha sido entrenado en el conjunto de datos SQuAD1.1. Compatible con PyTorch y puede ser implementado en puntos de inferencia.
Como usar
Puedes usar este modelo cargándolo con la biblioteca transformers. Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
# Cargar el tokenizador y el modelo
model_name = "sguskin/minilmv2-L6-H384-squad1.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de uso
question = "¿Dónde vivo?"
context = "Mi nombre es Wolfgang y vivo en Berlín."
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Basado en transformers
- Compatible con PyTorch
- Optimizado para la tarea de cuestionarios
- Puede usarse con AutoModelForQuestionAnswering y AutoTokenizer
Casos de uso
- Responder preguntas específicas a partir de contextos dados
- Implementaciones en chatbots de servicio al cliente
- Sistemas de preguntas y respuestas en motores de búsqueda
- Herramientas educativas y de tutoría