albert-base-v2-squad_v2

squirro

Pregunta y respuesta

Este modelo es una versión ajustada de albert-base-v2 en el conjunto de datos squad_v2. Está afinado para la tarea de respuesta a preguntas extractivas -- The Stanford Question Answering Dataset -- SQuAD2.0. Para mayor conveniencia, este modelo está preparado para ser utilizado con los frameworks PyTorch, TensorFlow y ONNX.

Como usar

Este modelo se puede usar de la siguiente manera:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, QuestionAnsweringPipeline
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("squirro/albert-base-v2-squad_v2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squirro/albert-base-v2-squad_v2")
qa_model = QuestionAnsweringPipeline(model, tokenizer)
qa_model(
    question="What's your name?",
    context="My name is Clara and I live in Berkeley.",
    handle_impossible_answer=True # ¡Importante!
)
{'score': 0.9027367830276489, 'start': 11, 'end': 16, 'answer': 'Clara'}

Funcionalidades

Fine-tuning en el conjunto de datos SQuAD2.0 para la tarea de respuesta a preguntas extractivas.
Compatibilidad con los frameworks PyTorch, TensorFlow y ONNX.
Capacidad para manejar pares de pregunta-contexto incompatibles.

Casos de uso

Respuesta a preguntas extractivas.
Aplicaciones que requieren la comprensión del lenguaje natural para responder preguntas.
Sistemas que necesitan manejar pares de pregunta-contexto incompatibles.