Выбор подходящей архитектуры модели
Ответы на вопросы могут быть извлекающими (extractive) или генеративными (generative) — каждый подход требует своей архитектуры трансформера для корректной обработки входных и выходных данных.
Используются модели двух типов:
- Модели только с энкодером, например
"distilbert-base-uncased-distilled-squad" - Модели только с декодером, например
"gpt2"
Применяйте знания о типичных моделях для конкретных задач, чтобы выбрать подходящую. Pipeline уже загружен, а также текст о Моне Лизе.
Это упражнение является частью курса
Введение в LLM на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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'])