bart_lfqa_sqaud
Shubham09
Pregunta y respuesta
Este modelo es una versión ajustada de vblagoje/bart_lfqa en el dataset squad.
Como usar
### Uso del modelo
Este modelo se puede utilizar para responder preguntas. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede utilizar:
```python
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'Shubham09/bart_lfqa_sqaud'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
question, context = 'Where do I live?', 'My name is Wolfgang and I live in Berlin'
encoding = tokenizer.encode_plus(question, context)
inputs = encoding['input_ids']
attention_mask = encoding['attention_mask']
outputs = model(input_ids=inputs, attention_mask=attention_mask)
start_scores, end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs)
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores):torch.argmax(end_scores)+1])
Funcionalidades
- Transformadores
- PyTorch
- TensorBoard
- bart
- Generated from Trainer
- Inference Endpoints
Casos de uso
- Responder preguntas basadas en un contexto proporcionado