Mbert Base Parsinlu Multiple Choice

🚀 複数選択式質問応答モデル

このモデルは、複数選択式の質問応答に特化したmbertベースのモデルです。パーシャ語やファルシ語の質問に対して、正確な回答を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルを実行する方法の例を以下に示します。

基本的な使用法

from typing import List
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoModelForMultipleChoice, AutoTokenizer

model_name = "persiannlp/mbert-base-parsinlu-multiple-choice"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained(model_name, config=config)


def run_model(question: str, candicates: List[str]):
    assert len(candicates) == 4, "you need four candidates"
    choices_inputs = []
    for c in candicates:
        text_a = ""  # empty context
        text_b = question + " " + c
        inputs = tokenizer(
            text_a,
            text_b,
            add_special_tokens=True,
            max_length=128,
            padding="max_length",
            truncation=True,
            return_overflowing_tokens=True,
        )
        choices_inputs.append(inputs)

    input_ids = torch.LongTensor([x["input_ids"] for x in choices_inputs])
    output = model(input_ids=input_ids)
    print(output)
    return output


run_model(question="وسیع ترین کشور جهان کدام است؟", candicates=["آمریکا", "کانادا", "روسیه", "چین"])
run_model(question="طامع یعنی ؟", candicates=["آزمند", "خوش شانس", "محتاج", "مطمئن"])
run_model(
    question="زمینی به ۳۱ قطعه متساوی مفروض شده است و هر روز مساحت آماده شده برای احداث، دو برابر مساحت روز قبل است.اگر پس از (۵ روز) تمام زمین آماده شده باشد، در چه روزی یک قطعه زمین آماده شده ",
    candicates=["روز اول", "روز دوم", "روز سوم", "هیچکدام"])

📚 ドキュメント

詳細については、このページをご覧ください。 https://github.com/persiannlp/parsinlu/

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で提供されています。