deberta-base-combined-squad1-aqa-1epoch-and-newsqa-2epoch

Este modelo se puede usar para tareas de respuesta a preguntas basadas en el texto y se puede implementar usando Transformers y PyTorch. Aquí tienes un ejemplo de cómo usarlo:

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
import torch

model_name = "stevemobs/deberta-base-combined-squad1-aqa-1epoch-and-newsqa-2epoch"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

question = "¿Cuál es la capital de Francia?"
text = "París es la capital de Francia."

inputs = tokenizer.encode_plus(question, text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].tolist()[0]
text_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)

output = model(**inputs)
answer_start_scores = output.start_logits
answer_end_scores = output.end_logits

answer_start = torch.argmax(answer_start_scores)
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores + 1)

answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
print(f"Respuesta: {answer}")