YAML Metadata
Error:
"co2_eq_emissions.emissions" must be a number
YAML Metadata
Error:
"model-index[0].results[0].metrics[3].args" must be one of [string, object]
mT5 Base for Question Generation 💭 🇮🇹
This repository contains the checkpoint for the mT5 Base model fine-tuned on question generation on the SQuAD-IT corpus as part of the experiments of the paper IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation by Gabriele Sarti and Malvina Nissim.
A comprehensive overview of other released materials is provided in the gsarti/it5 repository. Refer to the paper for additional details concerning the reported scores and the evaluation approach.
Using the model
Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:
from transformers import pipelines
qg = pipeline("text2text-generation", model='it5/mt5-base-question-generation')
qg("Le conoscenze mediche erano stagnanti durante il Medioevo. Il resoconto più autorevole di allora è venuto dalla facoltà di medicina di Parigi in un rapporto al re di Francia che ha incolpato i cieli, sotto forma di una congiunzione di tre pianeti nel 1345 che causò una "grande pestilenza nell\' aria". Questa relazione è diventata la prima e più diffusa di una serie di casi di peste che cercava di dare consigli ai malati. Che la peste fosse causata dalla cattiva aria divenne la teoria più accettata. Oggi, questo è conosciuto come la teoria di Miasma. La parola "peste" non aveva un significato particolare in questo momento, e solo la ricorrenza dei focolai durante il Medioevo gli diede il nome che è diventato il termine medico. Risposta: re di Francia")
>>> [{"generated_text": "Per chi è stato redatto il referto medico?"}]
or loaded using autoclasses:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/mt5-base-question-generation")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/mt5-base-question-generation")
If you use this model in your research, please cite our work as:
@article{sarti-nissim-2022-it5,
title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},
author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},
journal={ArXiv preprint 2203.03759},
url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},
year={2022},
month={mar}
}
- Downloads last month
- 18
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social
visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.
Dataset used to train gsarti/mt5-base-question-generation
Collection including gsarti/mt5-base-question-generation
Collection
Materials for the paper "IT5:Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation" published at LREC/COLING 2024
•
62 items
•
Updated
•
1