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