Deberta V3 Large Squad2

🚀 Deberta v3 largeモデル（QA用、SQuAD 2.0）

このモデルは、deberta-v3-large を SQuAD2.0 データセットでファインチューニングしたものです。質問応答タスクのために、回答不能な質問を含む質問と回答のペアで学習されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは質問応答タスクに使用できます。

✨ 主な機能

このモデルは、質問応答タスクに特化しており、回答不能な質問も含む質問と回答のペアで学習されています。

📦 インストール

インストール手順に関する具体的な内容は原ドキュメントに記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer, pipeline

# Load model & tokenizer
deberta_model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('navteca/deberta-v3-large-squad2')
deberta_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('navteca/deberta-v3-large-squad2')

# Get predictions
nlp = pipeline('question-answering', model=deberta_model, tokenizer=deberta_tokenizer)

result = nlp({
    'question': 'How many people live in Berlin?',
    'context': 'Berlin had a population of 3,520,031 registered inhabitants in an area of 891.82 square kilometers.'
})

print(result)

#{
#  "answer": "3,520,031"
#  "end": 36,
#  "score": 0.96186668,
#  "start": 27,
#}

📚 ドキュメント

訓練データ

モデルは SQuAD 2.0 データセットで訓練されています。

モデル情報

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

👤 作者

deepset