|
--- |
|
datasets: |
|
- kuznetsoffandrey/sberquad |
|
language: |
|
- ru |
|
- en |
|
base_model: |
|
- ai-forever/ruT5-base |
|
--- |
|
## Описание: |
|
Данный проект представляет собой русскоязычную модель для задач "question-answer" (QA), которая генерирует ответы на вопросы, исходя из контекста. В основе модели лежит дообученная версия ruT5-base — трансформера T5, адаптированного для русского языка. Модель была дополнительно обучена на русскоязычном датасете SberQUAD, что позволяет ей эффективно решать задачи извлечения информации из текста. |
|
|
|
## Пример использования: |
|
```python |
|
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer |
|
|
|
|
|
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("path_to_folder", use_safetensors=True) |
|
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("path_to_folder") |
|
|
|
|
|
def generate_answer(question: str, context: str) -> str: |
|
|
|
input_text = f"question: {question} context: {context}" |
|
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') |
|
|
|
outputs = model.generate(input_ids) |
|
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) |
|
|
|
return answer |
|
``` |
