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Usando a estrutura correta do modelo

A resposta a perguntas pode ser extrativa ou geradora, cada uma exigindo uma estrutura de transformação diferente para processar corretamente a entrada e a saída.

Eles usam um ou outro:

  • Modelos somente de codificador, como "distilbert-base-uncased-distilled-squad"
  • Modelos somente de decodificador, como "gpt2"

Use seu conhecimento de modelos comuns para tarefas específicas para selecionar o modelo apropriado. O pipeline é carregado, assim como o texto sobre a Mona Lisa.

Este exercício faz parte do curso

Introdução aos LLMs em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

question = "Who painted the Mona Lisa?"

# Define the appropriate model
qa = pipeline(task="question-answering", model=____)

output = qa(question=question, context=text)
print(output['answer'])
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