Flan T5 Base Arxiv Math Question Answering

🚀 FLAN - T5モデル

このモデルは、ArtifactAI/arxiv - math - instruct - 50k で学習されたFLAN - T5モデルです。研究目的のみで使用されることを想定しており、本番環境での使用は避けてください。出力は非常に信頼性が低いです。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルの概要と使用方法について説明します。

✨ 主な機能

• 数学関連の質問に回答することができます。
• 研究目的での使用に最適です。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("ArtifactAI/flan-t5-base-arxiv-math-question-answering")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ArtifactAI/flan-t5-base-arxiv-math-question-answering")

input_text = "What is the spectral isolation of bi-invariant metrics?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

高度な使用法

GPUでモデルを実行する場合

# pip install accelerate
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("ArtifactAI/flan-t5-base-arxiv-math-question-answering")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ArtifactAI/flan-t5-base-arxiv-math-question-answering", device_map="auto")

input_text = "What is the spectral isolation of bi-invariant metrics?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

HFパイプラインでモデルを実行する場合

# load model and tokenizer from huggingface hub with pipeline
from transformers import pipeline
qa = pipeline("summarization", model="ArtifactAI/flan-t5-base-arxiv-math-question-answering")

query = "What is the spectral isolation of bi-invariant metrics?"
print(f"query: {query}")
res = qa("answer: " + query)

print(f"{res[0]['summary_text']}")

📚 ドキュメント

モデル詳細

学習データ

このモデルは、ArtifactAI/arxiv - math - instruct - 50k という質問と回答のペアのデータセットで学習されました。質問はt5 - baseモデルを使用して生成され、回答はGPT - 3.5 - turboモデルを使用して生成されました。

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。

📄 引用

@misc{flan-t5-base-arxiv-math-question-answering,
    title={flan-t5-base-arxiv-math-question-answering},
    author={Matthew Kenney},
    year={2023}
}