BART (base-sized model)
BART pre-treinado em português.
Descrição do modelo
BART é um modelo do tipo transformer encoder-decoder (seq2seq) com um encoder bidirecional (semelhante a BERT) e um decoder autorregressivo (semelhante a GPT). O BART é pré-treinado (1) corrompendo o texto com uma função de ruído arbitrária e (2) aprendendo um modelo para reconstruir o texto original.
O BART é particularmente eficaz quando feito fine-tuning para geração de texto (por exemplo, resumo, tradução), mas também funciona bem para tarefas de compreensão (por exemplo, classificação de texto e QA).
Usos e limitações
Você pode usar o modelo base para preenchimento de texto. No entanto, o modelo será mais útil após o fine-tuning em um dataset para uma tarefa específica.
Como usar
from transformers import BartTokenizer, BartModel
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')
model = BartModel.from_pretrained('adalbertojunior/bart-base-portuguese')
inputs = tokenizer("No meio do caminho havia uma pedra", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
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