การเลือกโครงสร้างโมเดลที่เหมาะสม

การตอบคำถาม (question-answering) แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่ แบบ extractive และแบบ generative ซึ่งแต่ละประเภทต้องใช้โครงสร้าง transformer ที่แตกต่างกันในการประมวลผลอินพุตและเอาต์พุต

โมเดลที่ใช้มีดังนี้:

โมเดลแบบ Encoder-only เช่น "distilbert-base-uncased-distilled-squad"
โมเดลแบบ Decoder-only เช่น "gpt2"

ใช้ความรู้เกี่ยวกับโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงาน เพื่อเลือกโมเดลที่ถูกต้อง โดย pipeline ถูกโหลดไว้แล้ว พร้อมกับข้อความเกี่ยวกับภาพโมนาลิซา

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้นสำหรับ LLMs

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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'])

แก้ไขและรันโค้ด