albert-base-v2-finetuned-squad
hadsag
Pregunta y respuesta
Modelo refinado basado en ALBERT para responder preguntas (question-answering) utilizando el conjunto de datos de SQuAD v2. Este modelo aprovecha la estructura ligera y eficiente de ALBERT, haciéndolo adecuado para tareas que requieren procesamiento de lenguaje natural rápido y efectivo.
Como usar
Para usar este modelo, puedes emplear la biblioteca Transformers de Hugging Face. Aquí un ejemplo de cómo cargar y utilizar el modelo:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'hadsag/albert-base-v2-finetuned-squad-v2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
question = "Where do I live?"
context = "My name is Wolfgang and I live in Berlin"
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')
output = model(**inputs)
# Interpret the output
answer_start = output.start_logits.argmax()
answer_end = output.end_logits.argmax()
answer = tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end+1])
print(f"Answer: {answer}")
Funcionalidades
- Pregunta y respuesta
- Compatibilidad con Transformers
- Integración con TensorBoard
- Seguridad de tensores con Safetensors
- Basado en el modelo BERT
- Generado a partir de un entrenador
- Compatible con puntos de inferencia
- Optimizado para la región US
Casos de uso
- Respuesta automatizada a preguntas en interfaces de atención al cliente
- Asistencia en la generación de contenido basado en preguntas frecuentes
- Mejorar herramientas de búsqueda enlazando directamente con respuestas precisas
- Apoyo en tareas educativas proporcionando respuestas rápidas a consultas de estudiantes