Instructions to use chieunq/xlm-r-base-uit-viquad with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use chieunq/xlm-r-base-uit-viquad with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("question-answering", model="chieunq/xlm-r-base-uit-viquad")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chieunq/xlm-r-base-uit-viquad") model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("chieunq/xlm-r-base-uit-viquad") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -8,7 +8,7 @@ widget:
|
|
| 8 |
context: "Nhóm của chúng tôi là sinh viên năm 4 trường ĐH Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội. Nhóm gồm 3 thành viên: Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức . Đây là pha Reader trong dự án cuồi kì môn Các vấn đề hiện đại trong CNTT của nhóm ."
|
| 9 |
|
| 10 |
datasets:
|
| 11 |
-
- uit-
|
| 12 |
metrics:
|
| 13 |
- EM (exact match) : 60.63
|
| 14 |
- F1 : 79.63
|
|
|
|
| 8 |
context: "Nhóm của chúng tôi là sinh viên năm 4 trường ĐH Công Nghệ - ĐHQG Hà Nội. Nhóm gồm 3 thành viên: Nguyễn Quang Chiều, Nguyễn Quang Huy và Nguyễn Trần Anh Đức . Đây là pha Reader trong dự án cuồi kì môn Các vấn đề hiện đại trong CNTT của nhóm ."
|
| 9 |
|
| 10 |
datasets:
|
| 11 |
+
- uit-viquad
|
| 12 |
metrics:
|
| 13 |
- EM (exact match) : 60.63
|
| 14 |
- F1 : 79.63
|