```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer

base_model_name = 'sberbank-ai/ruT5-base'
model_name = 'SkolkovoInstitute/ruT5-base-detox'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
```


## Licensing Information


[Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).


[![CC BY-NC-SA 4.0](https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png)](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)


model name: ruT5-base-detox


model author: SkolkovoInstitute


task: text2text-generation


tags: pytorch, t5, text2text-generation, transformers, autonlp_compatible


language:


- en
- fr
- it
- pt


tags:


- formal or informal classification


licenses:


- cc-by-nc-sa


XLMRoberta-based classifier trained on XFORMAL.


all


|              | precision | recall   | f1-score | support |
|--------------|-----------|----------|----------|---------|
| 0            | 0.744912  | 0.927790 | 0.826354 | 108019  |
| 1            | 0.889088  | 0.645630 | 0.748048 | 96845   |
| accuracy     |           |          | 0.794405 | 204864  |
| macro avg    | 0.817000  | 0.786710 | 0.787201 | 204864  |
| weighted avg | 0.813068  | 0.794405 | 0.789337 | 204864  |


en


|              | precision | recall   | f1-score | support |
|--------------|-----------|----------|----------|---------|
| 0            | 0.800053  | 0.962981 | 0.873988 | 22151   |
| 1            | 0.945106  | 0.725899 | 0.821124 | 19449   |
| accuracy     |           |          | 0.852139 | 41600   |
| macro avg    | 0.872579  | 0.844440 | 0.847556 | 41600   |
| weighted avg | 0.867869  | 0.852139 | 0.849273 | 41600   |


fr


|              | precision | recall   | f1-score | support |
|--------------|-----------|----------|----------|---------|
| 0            | 0.746709  | 0.925738 | 0.826641 | 21505   |
| 1            | 0.887305  | 0.650592 | 0.750731 | 19327   |
| accuracy     |           |          | 0.795504 | 40832   |
| macro avg    | 0.817007  | 0.788165 | 0.788686 | 40832   |
| weighted avg | 0.813257  | 0.795504 | 0.790711 | 40832   |


it


|              | precision | recall   | f1-score | support |
|--------------|-----------|----------|----------|---------|
| 0            | 0.721282  | 0.914669 | 0.806545 | 21528   |
| 1            | 0.864887  | 0.607135 | 0.713445 | 19368   |
| accuracy     |           |          | 0.769024 | 40896   |
| macro avg    | 0.793084  | 0.760902 | 0.759995 | 40896   |
| weighted avg | 0.789292  | 0.769024 | 0.762454 | 40896   |


pt


|              | precision | recall   | f1-score | support |
|--------------|-----------|----------|----------|---------|
| 0            | 0.717546  | 0.908167 | 0.801681 | 21637   |
| 1            | 0.853628  | 0.599700 | 0.704481 | 19323   |
| accuracy     |           |          | 0.762646 | 40960   |
| macro avg    | 0.785587  | 0.753933 | 0.753081 | 40960   |
| weighted avg | 0.781743  | 0.762646 | 0.755826 | 40960   |


## How to use


```python
from transformers import XLMRobertaTokenizerFast, XLMRobertaForSequenceClassification

# load tokenizer and model weights
tokenizer = XLMRobertaTokenizerFast.from_pretrained('SkolkovoInstitute/xlmr_formality_classifier')
model = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained('SkolkovoInstitute/xlmr_formality_classifier')

# prepare the input
batch = tokenizer.encode('ты супер', return_tensors='pt')

# inference
model(batch)
```


## Licensing Information


model name: xlmr_formality_classifier


model author: SkolkovoInstitute


task: text-classification


tags: pytorch, xlm-roberta, text-classification, en, fr, it, pt, transformers, formal or informal classification


language:


- en
tags:
- toxic comments classification
licenses:
- cc-by-nc-sa


## Toxicity Classification Model


This model is trained for toxicity classification task. The dataset used for training is the merge of the English parts of the three datasets by **Jigsaw** ([Jigsaw 2018](https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge), [Jigsaw 2019](https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification), [Jigsaw 2020](https://www.kaggle.com/c/jigsaw-multilingual-toxic-comment-classification)), containing around 2 million examples. We split it into two parts and fine-tune a RoBERTa model ([RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/abs/1907.11692)) on it. The classifiers perform closely on the test set of the first Jigsaw competition, reaching the **AUC-ROC** of 0.98 and **F1-score** of 0.76.


```python
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification

# load tokenizer and model weights
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('SkolkovoInstitute/roberta_toxicity_classifier')
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('SkolkovoInstitute/roberta_toxicity_classifier')

# prepare the input
batch = tokenizer.encode('you are amazing', return_tensors='pt')

# inference
model(batch)
```


model name: roberta_toxicity_classifier


tags: pytorch, roberta, text-classification, en, arxiv:1907.11692, transformers, toxic comments classification, infinity_compatible


## Not yet


model name: model_test


model author: hansgun


task: fill-mask


tags: tf, bert, fill-mask, transformers, autonlp_compatible, infinity_compatible


license: mit
tags:


- generated_from_trainer
datasets:
- hate_speech18
widget:
- text: "ok, so do we need to kill them too or are the slavs okay ? for some reason whenever i hear the word slav , the word slobber comes to mind and i picture a slobbering half breed creature like the humpback of notre dame or Igor haha"
metrics:
- accuracy
model-index:
- name: deberta-v3-small-hate-speech
results:
  - task:
name: Text Classification
type: text-classification
dataset:
name: hate_speech18
type: hate_speech18
args: default
metrics:
    - name: Accuracy
type: accuracy
value: 0.916058394160584


<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->


# DeBERTa v3 small fine-tuned on hate_speech18 dataset for Hate Speech Detection


This model is a fine-tuned version of [microsoft/deberta-v3-small](https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-small) on the hate_speech18 dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:


- Loss: 0.2922
- Accuracy: 0.9161


## Model description


More information needed


## Intended uses & limitations


## Training and evaluation data


## Training procedure


### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 5


### Training results


| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|
| 0.4147        | 1.0   | 650  | 0.3910          | 0.8832   |
| 0.2975        | 2.0   | 1300 | 0.2922          | 0.9161   |
| 0.2575        | 3.0   | 1950 | 0.3555          | 0.9051   |
| 0.1553        | 4.0   | 2600 | 0.4263          | 0.9124   |
| 0.1267        | 5.0   | 3250 | 0.4238          | 0.9161   |


### Framework versions


- Transformers 4.12.5
- Pytorch 1.10.0+cu111
- Datasets 1.16.1
- Tokenizers 0.10.3


model name: deberta-v3-small-finetuned-hate_speech18


model author: Narrativaai


task: text-classification


tags: pytorch, tensorboard, deberta-v2, text-classification, dataset:hate_speech18, transformers, license:mit, generated_from_trainer, model-index


language: es
tags:


- generated_from_trainer
- fake
- news
- competition


datasets:


- fakedes


widget:


- text: 'La palabra "haiga", aceptada por la RAE [SEP] La palabra "haiga", aceptada por la RAE La Real Academia de la Lengua (RAE), ha aceptado el uso de "HAIGA", para su utilización en las tres personas del singular del presente del subjuntivo del verbo hacer, aunque asegura que la forma más recomendable en la lengua culta para este tiempo, sigue siendo "haya".
Así lo han confirmado fuentes de la RAE, que explican que este cambio ha sido propuesto y aprobado por el pleno de la Academia de la Lengua, tras la extendida utilización por todo el territorio nacional, sobre todo, empleado por personas carentes de estudios o con estudios básicos de graduado escolar. Ya no será objeto de burla ese compañero que a diario repite aquello de "Mientras que haiga faena, no podemos quejarnos" o esa abuela que repite aquello de "El que haiga sacao los juguetes, que los recoja".
Entre otras palabras novedosas que ha aceptado la RAE, contamos también con "Descambiar", significa deshacer un cambio, por ejemplo "devolver la compra". Visto lo visto, nadie apostaría que la palabra "follamigos" sea la siguiente de la lista.'


metrics:


- f1
- accuracy
model-index:
- name: roberta-large-fake-news-detection-spanish
results: []


# RoBERTa-large-fake-news-detection-spanish


This model is a fine-tuned version of [PlanTL-GOB-ES/roberta-large-bne](https://huggingface.co/PlanTL-GOB-ES/roberta-large-bne) on an [Spanish Fake News Dataset](https://sites.google.com/view/iberlef2020/#h.p_w0c31bn0r-SW).


It achieves the following results on the evaluation set:


- Loss: 1.7474
- F1: **0.7717**
- Accuracy: 0.7797


> So, based on the [leaderboard](https://sites.google.com/view/fakedes/results?authuser=0) our model **outperforms** the best model (scores F1 = 0.7666).


## Model description


RoBERTa-large-bne is a transformer-based masked language model for the Spanish language. It is based on the RoBERTa large model and has been pre-trained using the largest Spanish corpus known to date, with a total of 570GB of clean and deduplicated text processed for this work, compiled from the web crawlings performed by the National Library of Spain (Biblioteca Nacional de España) from 2009 to 2019.


## Intended uses & limitations


The objective of this task is to decide if a news item is fake or real by analyzing its textual representation.


## Training and evaluation data


**FakeDeS**: [Fake News Detection in Spanish Shared Task](https://sites.google.com/view/fakedes/home)


Fake news provides information that aims to manipulate people for different purposes: terrorism, political elections, advertisement, satire, among others. In social networks, misinformation extends in seconds among thousands of people, so it is necessary to develop tools that help control the amount of false information on the web. Similar tasks are detection of popularity in social networks and detection of subjectivity of messages in this media. A fake news detection system aims to help users detect and filter out potentially deceptive news. The prediction of intentionally misleading news is based on the analysis of truthful and fraudulent previously reviewed news, i.e., annotated corpora.


The Spanish Fake News Corpus is a collection of news compiled from several web sources: established newspapers websites,media companies websites, special websites dedicated to validating fake news, websites designated by different journalists as sites that regularly publish fake news. The news were collected from January to July of 2018 and all of them were written in Mexican Spanish.


The corpus has 971 news collected from January to July, 2018, from different sources:


- Established newspapers websites,
- Media companies websites,
- Special websites dedicated to validating fake news,
- Websites designated by different journalists as sites that regularly publish fake news.


The corpus was tagged considering only two classes (true or fake), following a manual labeling process:


- A news is true if there is evidence that it has been published in reliable sites.
- A news is fake if there is news from reliable sites or specialized website in detection of deceptive content that contradicts it or no other evidence was found about the news besides the source.
- We collected the true-fake news pair of an event so there is a correlation of news in the corpus.
In order to avoid topic bias, the corpus covers news from 9 different topics: Science, Sport, Economy, Education, Entertainment, Politics, Health, Security, and Society. As it can be seen in the table below, the number of fake and true news is quite balanced. Approximately 70% will be used as training corpus (676 news), and the 30% as testing corpus (295 news).


The training corpus contains the following information:


- Category: Fake/ True
- Topic: Science/ Sport/ Economy/ Education/ Entertainment/ Politics, Health/ Security/ Society
- Headline: The title of the news.
- Text: The complete text of the news.
- Link: The URL where the news was published.


More information needed


## Training procedure


TBA


### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10


### Training results


| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | F1     | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------:|:--------:|
| No log        | 1.0   | 243  | 0.6282          | 0.7513 | 0.75     |
| No log        | 2.0   | 486  | 0.9600          | 0.7346 | 0.7587   |
| 0.5099        | 3.0   | 729  | 1.2128          | 0.7656 | 0.7570   |
| 0.5099        | 4.0   | 972  | 1.4001          | 0.7606 | 0.7622   |
| 0.1949        | 5.0   | 1215 | 1.9748          | 0.6475 | 0.7220   |
| 0.1949        | 6.0   | 1458 | 1.7386          | 0.7706 | 0.7710   |
| 0.0263        | 7.0   | 1701 | 1.7474          | 0.7717 | 0.7797   |
| 0.0263        | 8.0   | 1944 | 1.8114          | 0.7695 | 0.7780   |
| 0.0046        | 9.0   | 2187 | 1.8444          | 0.7709 | 0.7797   |
| 0.0046        | 10.0  | 2430 | 1.8552          | 0.7709 | 0.7797   |


### Fast usage with HF `pipelines`


```python
from transformers import pipeline
ckpt = "Narrativaai/fake-news-detection-spanish"

classifier = pipeline("text-classification", model=ckpt)

headline = "Your headline"
text = "Your article text here..."

classifier(headline + " [SEP] " + text)
```


### Framework versions


- Transformers 4.11.3
- Pytorch 1.9.0+cu111
- Datasets 1.14.0
- Tokenizers 0.10.3


Created by: [Narrativa](https://www.narrativa.com/)


About Narrativa: Natural Language Generation (NLG) | Gabriele, our machine learning-based platform, builds and deploys natural language solutions. #NLG #AI


model name: fake-news-detection-spanish


model author: Narrativaai


task: text-classification


tags: pytorch, tensorboard, roberta, text-classification, es, dataset:fakedes, transformers, generated_from_trainer, fake, news, competition, model-index, infinity_compatible


tags:


- generated_from_keras_callback
model-index:
- name: t5_small_summarization_model
results: []


<!-- This model card has been generated automatically according to the information Keras had access to. You should
probably proofread and complete it, then remove this comment. -->


# t5_small_summarization_model


This model was trained from scratch on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:


## Model description


More information needed


## Intended uses & limitations


## Training and evaluation data


## Training procedure


### Training hyperparameters


- optimizer: None
- training_precision: float32


### Training results


### Framework versions


- Transformers 4.15.0
- TensorFlow 2.7.0
- Datasets 1.17.0
- Tokenizers 0.10.3


model name: arxivinterface


model author: mohammadtari


task: text2text-generation


tags: tf, t5, text2text-generation, transformers, generated_from_keras_callback, model-index, autonlp_compatible


Testing PPO-trainer


model name: PPO_training


model author: QuickRead


tags: pytorch, pegasus, text2text-generation, transformers, autonlp_compatible


tags:


- flair
- token-classification
- sequence-tagger-model
language: fr
widget:
- text: "12 séries de 2 minutes 38 minutes entre série"


#### This model is used in the [Speech Interval Timer app](https://medium.com/@amtam0/speech-interval-timer-app-using-transformers-1df8fa3821d5)


7-class NER French model using [Flair TransformerWordEmbeddings - camembert-base](https://github.com/flairNLP/flair/).


## | **tag**                        | **meaning** |
|---------------------------------|-----------|
| nb_rounds         | Number of rounds |
| duration_br_sd         | Duration btwn rounds in seconds |
| duration_br_min         | Duration btwn rounds in minutes |
| duration_br_hr         | Duration btwn rounds in hours |
| duration_wt_sd         | workout duration in seconds |
| duration_wt_min         | workout duration in minutes |
| duration_wt_hr         | workout duration in hours |


The dataset was created manually (perfectible). Sentences example :


```
19 séries de 3 minutes 21 minutes entre chaque série
préparer 7 sets de 32 secondes
lance 13 séries de 26 secondes
initie 8 series de 3 minutes
2 séries de 30 secondes 35 minutes entre chaque série
...
```


model name: speech-timer


model author: amtam0


task: token-classification


tags: pytorch, fr, flair, token-classification, sequence-tagger-model


- flair
- token-classification
- sequence-tagger-model
language: en
widget:
- text: "12 sets of 2 minutes 38 minutes between each set"


7-class NER English model using [Flair TransformerWordEmbeddings - distilroberta-base](https://github.com/flairNLP/flair/).


```
19 sets of 3 minutes 21 minutes between sets
start 7 sets of 32 seconds
create 13 sets of 26 seconds
init 8 series of 3 hours
2 sets of 30 seconds 35 minutes between each cycle
...
```


model name: timer-ner-en


tags: pytorch, en, flair, token-classification, sequence-tagger-model


language:


- fr
tags:
- text-generation
license: mit
datasets:
- oscar
widget:
- text: "Je suis ravi de vous "


# GPT-2 finetuned on French Dataset


### Tokenizer


We first trained a tokenizer on OSCAR's `unshuffled_original_fr` French data subset by following the training of GPT2 tokenizer (same vocab size of 50,257). Here's the [Python file](https://github.com/bigscience-workshop/multilingual-modeling/blob/gpt2-fr/experiments/exp-001/train_tokenizer_gpt2.py) for the training.


### Model


We finetuned the `wte` and `wpe` layers of GPT-2 (while freezing the parameters of all other layers) on OSCAR's `unshuffled_original_fr` French data subset. We used [Huggingface's code](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py) for fine-tuning the causal language model GPT-2, but with the following parameters changed


```
- preprocessing_num_workers: 8
- per_device_train_batch_size: 2
- gradient_accumulation_steps: 4
- per_device_eval_batch_size: 2
- eval_accumulation_steps: 4
- eval_steps: 1000
- evaluation_strategy: "steps"
- max_eval_samples: 5000
```


**Setup**: 8 RTX-3090 GPUs, trained for seven days (total training steps: 110500, effective train batch size: 64, tokens per batch: 1024)


**Final checkpoint**: checkpoint-111500


model name: gpt2-finetuned-oscar-fr


model author: yongzx


task: feature-extraction


tags: pytorch, gpt2, feature-extraction, fr, dataset:oscar, transformers, text-generation, license:mit


- ko
tags:
- text-generation
license: mit
datasets:
- oscar
widget:
- text: "모든사람은교육을 "


# GPT-2 finetuned on Korean Dataset


We first trained a tokenizer on OSCAR's `unshuffled_original_ko` Korean data subset by following the training of GPT2 tokenizer (same vocab size of 50,257). Here's the [Python file](https://github.com/bigscience-workshop/multilingual-modeling/blob/gpt2-ko/experiments/exp-001/train_tokenizer_gpt2.py) for the training.


We finetuned the `wte` and `wpe` layers of GPT-2 (while freezing the parameters of all other layers) on OSCAR's `unshuffled_original_ko` Korean data subset. We used [Huggingface's code](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py) for fine-tuning the causal language model GPT-2, but with the following parameters changed


**Training details**: total training steps: 688000, effective train batch size per step: 32, max tokens per batch: 1024)


model name: gpt2-finetuned-oscar-ko


tags: pytorch, gpt2, feature-extraction, ko, dataset:oscar, transformers, text-generation, license:mit


language:


# GPT-2 finetuned on French Dataset


### Tokenizer


We use GPT-2 tokenizer.


### Model


**Final checkpoint**: checkpoint-76500


model name: gpt2-finetuned-oscar-fr-ori-tok


model author: yongzx


task: text-generation


tags: pytorch, gpt2, text-generation, fr, dataset:oscar, transformers, license:mit


- de
tags:
- text-generation
license: mit
datasets:
- oscar
widget:
- text: "Mein Name ist Anna. Ich komme aus Österreich und "


# GPT-2 finetuned on German Dataset


We first trained a tokenizer on OSCAR's `unshuffled_original_de` German data subset by following the training of GPT2 tokenizer (same vocab size of 50,257). Here's the [Python file](https://github.com/bigscience-workshop/multilingual-modeling/blob/gpt2-ko/experiments/exp-001/train_tokenizer_gpt2.py) for the training.


We finetuned the `wte` and `wpe` layers of GPT-2 (while freezing the parameters of all other layers) on OSCAR's `unshuffled_original_de` German data subset. We used [Huggingface's code](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py) for fine-tuning the causal language model GPT-2, but with the following parameters changed


**Training details**: total training steps: 457000, effective train batch size per step: 32, max tokens per batch: 1024)


**Final checkpoint**: checkpoint-457000


model name: gpt2-finetuned-oscar-de


task: feature-extraction


tags: pytorch, gpt2, feature-extraction, de, dataset:oscar, transformers, text-generation, license:mit


## inference:
parameters:
aggregation_strategy: first


model name: app


model author: pierrerappolt-okta


task: token-classification


tags: pytorch, distilbert, token-classification, transformers, autonlp_compatible, infinity_compatible


tags:


- conversational


# Harry Potter DialoGPT Model


model name: DialoGPT-medium-harrypotter


model author: Mara


task: conversational


tags: pytorch, gpt2, text-generation, transformers, conversational


widget:


- text: "If a user signs up, he will receive a confirmation email."


# Cause-Effect Detection for Software Requirements Based on Token Classification with BERT


This model uses BERT to detect cause and effect from a single sentence. The focus of this model is the domain of software requirements engineering, however, it can also be used for other domains.


The model outputs one of the following 5 labels for each token:


Other


B-Cause


I-Cause


B-Effect


I-Effect


The source code can be found here: https://colab.research.google.com/drive/14V9Ooy3aNPsRfTK88krwsereia8cfSPc?usp=sharing


model name: cause-effect-detection


model author: noahjadallah


task: token-classification


tags: pytorch, jax, bert, token-classification, transformers, autonlp_compatible, infinity_compatible


language: lt
datasets:


- common_voice
metrics:
- wer
tags:
- audio
- automatic-speech-recognition
- speech
license: apache-2.0
model-index:
- name: XLSR Wav2Vec2 Lithuanian by Seçilay KUTAL
results:
  - task:
name: Speech Recognition
type: automatic-speech-recognition
dataset:
name: Common Voice lt
type: common_voice
args: lt
metrics:
    - name: Test WER
type: wer


# wav2vec-lt-lite


## Usage


The model can be used directly (without a language model) as follows:


```python
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "lt", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("seccily/wav2vec-lt-lite")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("seccily/wav2vec-lt-lite")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
```


Test Result: 59.47


model name: wav2vec-lt-lite


model author: seccily


task: automatic-speech-recognition


tags: pytorch, wav2vec2, automatic-speech-recognition, lt, dataset:common_voice, transformers, audio, speech, license:apache-2.0, model-index


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18 de agosto de 2021 en cines / 1h 55min / Comedia, Acción, Aventura
Dirigida por Shawn Levy
Guion Matt Lieberman, Zak Penn
Reparto Ryan Reynolds, Jodie Comer, Lil Rel Howery


SINOPSIS
Guy (Ryan Reynolds) trabaja como cajero de un banco, es un tipo alegre y solitario que viste impecable, y al que nada va a amargarle su día. Da igual que le le pisoteen, le atropellen, o le utilicen como rehén durante un atraco a su banco, él sigue sonriendo como si nada. Claro que un día, se va a dar cuenta de que Free City no es exactamente la ciudad que él creía. Guy va a descubrir que en realidad es un personaje no jugable dentro de un brutal videojuego de mundo abierto. Ahora que sabe que es un personaje de videojuego, Guy, acompañado por Molotov Girl (Jodie Comer), decidirá enfrentarse a todos los villanos que asolan la ciudad.


Esta comedia de acción la dirige Shawn Levy, productor de la serie Stranger Things y director de la trilogía de películas de Noche en el museo.


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Free Guy TOMANDO EL CONTRO es una comedia de Aventura acerca de un solitario dependiente de banco que descubre que en realidad es un personaje de relleno en el mundo de un videojuego llamado Free City.


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Free Guy (titulada Free Guy en Hispanoamérica y Free Guy en España) es una próxima película de comedia deportiva estadounidense de imagen real/animada de 2021 y una secuela independiente de Space Jam de 1996. La película está dirigida por Malcolm D. Lee y protagonizada por el jugador de baloncesto LeBron James, así como por Don Cheadle y Sonequa Martin-Green. También está protagonizada por los personajes de Looney Tunes como Bugs Bunny, Lola Bunny y otros. James también actúa como productor junto a Ryan Coogler, quien coescribió el guion con Sev Ohanian.


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VER Película completa Free Guy GRATIS | El estreno de Free Guy está levantado pasiones en las redes sociales, sobre todo por el regreso de varios personaje a la historia que sigue a Dominic Toretto y el resto de los protagonistas.


Con una trama que nos vuelve a llevar a través de escenas de acción increíbles y autos voladores, seguidores de Fast & furious se preguntan si, al igual que otras tramas lanzadas en el 2021, también estará disponible en algún servicio de streaming.


La posición de Vin Diesel sobre Free Guy en streaming
Sobre este tema, Vin Diesel indicó en junio que Free Guy no estaría disponible en algún servicio streaming, por lo menos no en estreno simultáneo con el cine. “Por más de 100 años ha habido un lugar donde nos juntamos para entretenernos: el cine. Después de estar separados por tanto tiempo, es hora de volver a estar juntos, para reír, para aplaudir”, señaló el actor en un adelanto promocional de la película.


El estreno de Free Guy estaba previsto originalmente para abril de 2019 en todo el mundo, pero se retrasó varias veces, primero debido a los estrenos de Hobbs & Shaw (2019) y No Time to Die (2021), y luego a la pandemia de COVID-19. Se estrenó en Hong Kong y Corea del Sur el 19 de mayo de 2021, y está previsto que llegue a Estados Unidos el 25 de junio. La película recibió críticas entre positivas y mixtas, con elogios para las actuaciones, los efectos visuales, las acrobacias y la dirección de Lin, pero algunas críticas por sus secuencias de acción poco realistas y su argumento formulista. Ha recaudado $544 millones en todo el mundo, lo que la convierte en la tercera película más taquillera de 2021.


Free Guy llegará a Amazon Prime Video y Peacock
Con el paso de la semanas, y tras lograr una importante taquilla en Asia, Free Guy llegará finalmente a Amazon Prime Video, tras firmar un contrato de exclusividad con Universal. En Estados Unidos, la película podrá verse de forma legal por Peacock.


Por lo pronto, se ha informado que Free Guy no será la única cinta bajo el sello de Universal que llegará a estos servicios. Títulos como Sing 2, Old, Jurassic World: dominion y franquicias como Bourne, Love actually, Get out también podrán ser vistos. Variety informó que un grupo de estas tramas llegará primero a Peacock y cuatro meses después a Amazon Prime. Por el momento, no se han revelado sus fechas de estreno.


¿De qué trata Free Guy?
Dominic Toretto tiene una vida tranquila fuera del radar con Letty y su hijo, el pequeño Brian, pero saben que el peligro siempre acecha. Esta vez, esa amenaza obligará a ‘Dom’ a confrontar los pecados de su pasado para salvar a los que más ama. Él se unirá a su equipo para detener una conspiración devastadora dirigida por el asesino más experimentado y el mejor conductor de alto rendimiento que jamás conocieron, un hombre que también es el hermano abandonado de ‘Dom’, Jakob.


Free Guy apunta un nuevo récord en la taquilla tras su estreno en Estados Unidos
De acuerdo con lo detallado por The Hollywood Reporter, la novena entrega de la exitosa franquicia apunta a conseguir 66 millones de dólares en la taquilla de este fin de semana, tras su estreno en Estados Unidos (25 de junio).


Por cierto, la cinta obtuvo unos envidiables 30 millones de dólares en el conteo del viernes, proveniente de casi 4.200 cines.


De la película Free Guy Sinopsis
Dom Toretto lleva una vida tranquila con Letty y su hijo, el pequeño Brian, pero saben que el peligro siempre acecha. Esta vez, esa amenaza obligará a Dom a enfrentarse a los pecados de su pasado si quiere salvar a quienes más quiere. El equipo se vuelve a reunir para impedir un complot a escala mundial, liderado por uno de los asesinos más peligrosos y mejor conductor a los que se han enfrentado; un hombre que además es el hermano desaparecido de Dom, Jakob. Novena entrega de la famosa franquicia.


¿Actor de película Free Guy?
Vin Diesel es Dominic Toretto
Chris ‘Ludacris’ es Tej Parker
Michelle Rodríguez es Letty Ortiz
John Cena es Jakob Toretto
Helen Mirren es Magdalene Shaw
Charlize Theron es Cipher
Free Guys Black es Sean Boswell
Jordana Brewster es Mia Toretto
Tyrese Gibson es Roman Pearce
Nathalie Emmanuel es Ramsey.


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El hit de la cuarentena
Durante el confinamiento, Ver ha sido todo un hit. Y es que muchos recurrieron a esta plataforma del Ministerio de las Culturas para ponerse ver cine chileno gratis, porque tiene cientos de películas, series y documentales que se disfrutan en full HD.


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Lo mejor del cine chileno
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Desde que partió la crisis sanitaria, la Cineteca Nacional comenzó con la iniciativa En Casa, en que proyecta películas chilenas en el sitio web del Espanol


Diversión para grandes y chicos
Ver también posee una plataforma para disfrutar de cine chileno gratis, sin registro ni inscripción previa.Además, esta plataforma es ideal para disfrutar con los niños.


¿Dónde ver cine mexicano online gratis?
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model author: oppdagelse


tags:


- allennlp
- question-answering


This is an implementation of the BiDAF model with ELMo embeddings. The basic layout is pretty simple: encode words as a combination of word embeddings and a character-level encoder, pass the word representations through a bi-LSTM/GRU, use a matrix of attentions to put question information into the passage word representations (this is the only part that is at all non-standard), pass this through another few layers of bi-LSTMs/GRUs, and do a softmax over span start and span end.


## CAVEATS:


This model is based on ELMo. ELMo is not deterministic, meaning that you will see slight differences every time you run it. Also, ELMo likes to be warmed up, so we recommend processing dummy input before processing real workloads with it.


model name: bidaf-elmo


model author: allenai


task: question-answering


tags: tensorboard, allennlp, question-answering


## language: en
license: apache-2.0


## Introduction


[Allenai's Longformer Encoder-Decoder (LED)](https://github.com/allenai/longformer#longformer).


As described in [Longformer: The Long-Document Transformer](https://arxiv.org/pdf/2004.05150.pdf) by Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan, *led-base-16384* was initialized from [*bart-base*](https://huggingface.co/facebook/bart-base) since both models share the exact same architecture. To be able to process 16K tokens, *bart-base*'s position embedding matrix was simply copied 16 times.


This model is especially interesting for long-range summarization and question answering.


## Fine-tuning for down-stream task


[This notebook](https://colab.research.google.com/drive/12LjJazBl7Gam0XBPy_y0CTOJZeZ34c2v?usp=sharing) shows how *led-base-16384* can effectively be fine-tuned on a downstream task.


model name: led-base-16384


task: text2text-generation


tags: pytorch, tf, led, text2text-generation, en, arxiv:2004.05150, transformers, license:apache-2.0, autonlp_compatible


# SciBERT


This is the pretrained model presented in [SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text](https://www.aclweb.org/anthology/D19-1371/), which is a BERT model trained on scientific text.


The training corpus was papers taken from [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org). Corpus size is 1.14M papers, 3.1B tokens. We use the full text of the papers in training, not just abstracts.


SciBERT has its own wordpiece vocabulary (scivocab) that's built to best match the training corpus. We trained cased and uncased versions.


Available models include:


* `scibert_scivocab_cased`
* `scibert_scivocab_uncased`


The original repo can be found [here](https://github.com/allenai/scibert).


If using these models, please cite the following paper:


```
@inproceedings{beltagy-etal-2019-scibert,
    title = "SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text",
    author = "Beltagy, Iz  and Lo, Kyle  and Cohan, Arman",
    booktitle = "EMNLP",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1371"
}
```


model name: scibert_scivocab_uncased


model author: allenai


tags: pytorch, jax, bert, transformers, infinity_compatible


language:


- de
- en
thumbnail:
tags:
- translation
- wmt19
- allenai
license: apache-2.0
datasets:
- wmt19
metrics:
- bleu


# FSMT


## Model description


This is a ported version of fairseq-based [wmt19 transformer](https://github.com/jungokasai/deep-shallow/) for de-en.


For more details, please, see [Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


2 models are available:


* [wmt19-de-en-6-6-big](https://huggingface.co/allenai/wmt19-de-en-6-6-big)
* [wmt19-de-en-6-6-base](https://huggingface.co/allenai/wmt19-de-en-6-6-base)


## Intended uses & limitations


#### How to use


```python
from transformers import FSMTForConditionalGeneration, FSMTTokenizer
mname = "allenai/wmt19-de-en-6-6-big"
tokenizer = FSMTTokenizer.from_pretrained(mname)
model = FSMTForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)

input = "Maschinelles Lernen ist großartig, nicht wahr?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded) # Machine learning is great, isn't it?

```


#### Limitations and bias


## Training data


Pretrained weights were left identical to the original model released by allenai. For more details, please, see the [paper](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


## Eval results


Here are the BLEU scores:


model   |  transformers
-------|---------
wmt19-de-en-6-6-big  |  39.9


The score was calculated using this code:


```bash
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
export PAIR=de-en
export DATA_DIR=data/$PAIR
export SAVE_DIR=data/$PAIR
export BS=8
export NUM_BEAMS=5
mkdir -p $DATA_DIR
sacrebleu -t wmt19 -l $PAIR --echo src > $DATA_DIR/val.source
sacrebleu -t wmt19 -l $PAIR --echo ref > $DATA_DIR/val.target
echo $PAIR
PYTHONPATH="src:examples/seq2seq" python examples/seq2seq/run_eval.py allenai/wmt19-de-en-6-6-big $DATA_DIR/val.source $SAVE_DIR/test_translations.txt --reference_path $DATA_DIR/val.target --score_path $SAVE_DIR/test_bleu.json --bs $BS --task translation --num_beams $NUM_BEAMS
```


## Data Sources


- [training, etc.](http://www.statmt.org/wmt19/)
- [test set](http://matrix.statmt.org/test_sets/newstest2019.tgz?1556572561)


### BibTeX entry and citation info


```
@misc{kasai2020deep,
    title={Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation},
    author={Jungo Kasai and Nikolaos Pappas and Hao Peng and James Cross and Noah A. Smith},
    year={2020},
    eprint={2006.10369},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```


model name: wmt19-de-en-6-6-big


model author: allenai


task: translation


tags: pytorch, fsmt, text2text-generation, de, en, dataset:wmt19, arxiv:2006.10369, transformers, translation, wmt19, allenai, license:apache-2.0, autonlp_compatible


language:


- en
- de
thumbnail:
tags:
- translation
- wmt16
- allenai
license: apache-2.0
datasets:
- wmt16
metrics:
- bleu


# FSMT


## Model description


This is a ported version of fairseq-based [wmt16 transformer](https://github.com/jungokasai/deep-shallow/) for en-de.


All 3 models are available:


* [wmt16-en-de-dist-12-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-dist-12-1)
* [wmt16-en-de-dist-6-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-dist-6-1)
* [wmt16-en-de-12-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-12-1)


## Intended uses & limitations


#### How to use


```python
from transformers import FSMTForConditionalGeneration, FSMTTokenizer
mname = "allenai/wmt16-en-de-dist-12-1"
tokenizer = FSMTTokenizer.from_pretrained(mname)
model = FSMTForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)

input = "Machine learning is great, isn't it?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded) # Maschinelles Lernen ist großartig, nicht wahr?

```


#### Limitations and bias


## Training data


## Eval results


Here are the BLEU scores:


model   | fairseq | transformers
-------|---------|----------
wmt16-en-de-dist-12-1  | 28.3 | 27.52


The score is slightly below the score reported in the paper, as the researchers don't use `sacrebleu` and measure the score on tokenized outputs. `transformers` score was measured using `sacrebleu` on detokenized outputs.


```bash
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
export PAIR=en-de
export DATA_DIR=data/$PAIR
export SAVE_DIR=data/$PAIR
export BS=8
export NUM_BEAMS=5
mkdir -p $DATA_DIR
sacrebleu -t wmt16 -l $PAIR --echo src > $DATA_DIR/val.source
sacrebleu -t wmt16 -l $PAIR --echo ref > $DATA_DIR/val.target
echo $PAIR
PYTHONPATH="src:examples/seq2seq" python examples/seq2seq/run_eval.py allenai/wmt16-en-de-dist-12-1 $DATA_DIR/val.source $SAVE_DIR/test_translations.txt --reference_path $DATA_DIR/val.target --score_path $SAVE_DIR/test_bleu.json --bs $BS --task translation --num_beams $NUM_BEAMS
```


## Data Sources


- [training, etc.](http://www.statmt.org/wmt16/)
- [test set](http://matrix.statmt.org/test_sets/newstest2016.tgz?1504722372)


### BibTeX entry and citation info


model name: wmt16-en-de-dist-12-1


model author: allenai


task: translation


tags: pytorch, fsmt, text2text-generation, en, de, dataset:wmt16, arxiv:2006.10369, transformers, translation, wmt16, allenai, license:apache-2.0, autonlp_compatible


## thumbnail: https://huggingface.co/front/thumbnails/allenai.png


# BioMed-RoBERTa-base


BioMed-RoBERTa-base is a language model based on the RoBERTa-base (Liu et. al, 2019) architecture. We adapt RoBERTa-base to 2.68 million scientific papers from the [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org) corpus via continued pretraining. This amounts to 7.55B tokens and 47GB of data. We use the full text of the papers in training, not just abstracts.


Specific details of the adaptive pretraining procedure can be found in Gururangan et. al, 2020.


## Evaluation


BioMed-RoBERTa achieves competitive performance to state of the art models on a number of NLP tasks in the biomedical domain (numbers are mean (standard deviation) over 3+ random seeds)


| Task         | Task Type           | RoBERTa-base | BioMed-RoBERTa-base |
|--------------|---------------------|--------------|---------------------|
| RCT-180K     | Text Classification | 86.4 (0.3)   | 86.9 (0.2)          |
| ChemProt     | Relation Extraction | 81.1 (1.1)   | 83.0 (0.7)          |
| JNLPBA       | NER                 | 74.3 (0.2)   | 75.2 (0.1)          |
| BC5CDR       | NER                 | 85.6 (0.1)   | 87.8 (0.1)          |
| NCBI-Disease | NER                 | 86.6 (0.3)   | 87.1 (0.8)          |


More evaluations TBD.


## Citation


If using this model, please cite the following paper:


```bibtex
@inproceedings{domains,
 author = {Suchin Gururangan and Ana Marasović and Swabha Swayamdipta and Kyle Lo and Iz Beltagy and Doug Downey and Noah A. Smith},
 title = {Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks},
 year = {2020},
 booktitle = {Proceedings of ACL},
}
```


model name: biomed_roberta_base


tags: pytorch, jax, roberta, transformers, infinity_compatible


Next word generator trained on questions. Receives partial questions and tries to predict the next word.
Example use:


```python
from transformers import T5Config, T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

model_name = "allenai/t5-small-next-word-generator-qoogle"
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

def run_model(input_string, **generator_args):
    input_ids = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
    res = model.generate(input_ids, **generator_args)
    output = tokenizer.batch_decode(res, skip_special_tokens=True)
    print(output)
    return output

run_model("Which")
run_model("Which two")
run_model("Which two counties")
run_model("Which two counties are")
run_model("Which two counties are the")
run_model("Which two counties are the biggest")
run_model("Which two counties are the biggest economic")
run_model("Which two counties are the biggest economic powers")

```


which should result in the following:


```
['one']
['statements']
['are']
['in']
['most']
['in']
['zones']
['of']
```


model name: t5-small-next-word-generator-qoogle


model author: allenai


task: text2text-generation


tags: pytorch, jax, t5, text2text-generation, transformers, autonlp_compatible


# longformer-base-4096


[Longformer](https://arxiv.org/abs/2004.05150) is a transformer model for long documents.


`longformer-base-4096` is a BERT-like model started from the RoBERTa checkpoint and pretrained for MLM on long documents. It supports sequences of length up to 4,096.


Longformer uses a combination of a sliding window (local) attention and global attention. Global attention is user-configured based on the task to allow the model to learn task-specific representations.
Please refer to the examples in `modeling_longformer.py` and the paper for more details on how to set global attention.


### Citing


If you use `Longformer` in your research, please cite [Longformer: The Long-Document Transformer](https://arxiv.org/abs/2004.05150).


```
@article{Beltagy2020Longformer,
  title={Longformer: The Long-Document Transformer},
  author={Iz Beltagy and Matthew E. Peters and Arman Cohan},
  journal={arXiv:2004.05150},
  year={2020},
}
```


`Longformer` is an open-source project developed by [the Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)](http://www.allenai.org).
AI2 is a non-profit institute with the mission to contribute to humanity through high-impact AI research and engineering.


model name: longformer-base-4096


tags: pytorch, tf, rust, longformer, arxiv:2004.05150, transformers


# longformer-base-4096-extra.pos.embd.only


This model is similar to `longformer-base-4096` but it was pretrained to preserve RoBERTa weights by freezing all RoBERTa weights and only train the additional position embeddings.


model name: longformer-base-4096-extra.pos.embd.only


tags: pytorch, tf, longformer, arxiv:2004.05150, transformers


# SciBERT


This is the pretrained model presented in [SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text](https://www.aclweb.org/anthology/D19-1371/), which is a BERT model trained on scientific text.


The training corpus was papers taken from [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org). Corpus size is 1.14M papers, 3.1B tokens. We use the full text of the papers in training, not just abstracts.


SciBERT has its own wordpiece vocabulary (scivocab) that's built to best match the training corpus. We trained cased and uncased versions.


Available models include:


* `scibert_scivocab_cased`
* `scibert_scivocab_uncased`


The original repo can be found [here](https://github.com/allenai/scibert).


If using these models, please cite the following paper:


```
@inproceedings{beltagy-etal-2019-scibert,
    title = "SciBERT: A Pretrained Language Model for Scientific Text",
    author = "Beltagy, Iz  and Lo, Kyle  and Cohan, Arman",
    booktitle = "EMNLP",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1371"
}
```


model name: scibert_scivocab_cased


model author: allenai


tags: pytorch, jax, bert, transformers, infinity_compatible


language:


- de
- en
thumbnail:
tags:
- translation
- wmt19
- allenai
license: apache-2.0
datasets:
- wmt19
metrics:
- bleu


# FSMT


## Model description


This is a ported version of fairseq-based [wmt19 transformer](https://github.com/jungokasai/deep-shallow/) for de-en.


For more details, please, see [Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


2 models are available:


* [wmt19-de-en-6-6-big](https://huggingface.co/allenai/wmt19-de-en-6-6-big)
* [wmt19-de-en-6-6-base](https://huggingface.co/allenai/wmt19-de-en-6-6-base)


## Intended uses & limitations


#### How to use


```python
from transformers import FSMTForConditionalGeneration, FSMTTokenizer
mname = "allenai/wmt19-de-en-6-6-base"
tokenizer = FSMTTokenizer.from_pretrained(mname)
model = FSMTForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)

input = "Maschinelles Lernen ist großartig, nicht wahr?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded) # Machine learning is great, isn't it?

```


#### Limitations and bias


## Training data


Pretrained weights were left identical to the original model released by allenai. For more details, please, see the [paper](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


## Eval results


Here are the BLEU scores:


model   |  transformers
-------|---------
wmt19-de-en-6-6-base  |  38.37


The score was calculated using this code:


```bash
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
export PAIR=de-en
export DATA_DIR=data/$PAIR
export SAVE_DIR=data/$PAIR
export BS=8
export NUM_BEAMS=5
mkdir -p $DATA_DIR
sacrebleu -t wmt19 -l $PAIR --echo src > $DATA_DIR/val.source
sacrebleu -t wmt19 -l $PAIR --echo ref > $DATA_DIR/val.target
echo $PAIR
PYTHONPATH="src:examples/seq2seq" python examples/seq2seq/run_eval.py allenai/wmt19-de-en-6-6-base $DATA_DIR/val.source $SAVE_DIR/test_translations.txt --reference_path $DATA_DIR/val.target --score_path $SAVE_DIR/test_bleu.json --bs $BS --task translation --num_beams $NUM_BEAMS
```


## Data Sources


- [training, etc.](http://www.statmt.org/wmt19/)
- [test set](http://matrix.statmt.org/test_sets/newstest2019.tgz?1556572561)


### BibTeX entry and citation info


```
@misc{kasai2020deep,
    title={Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation},
    author={Jungo Kasai and Nikolaos Pappas and Hao Peng and James Cross and Noah A. Smith},
    year={2020},
    eprint={2006.10369},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```


model name: wmt19-de-en-6-6-base


model author: allenai


task: translation


tags: pytorch, fsmt, text2text-generation, de, en, dataset:wmt19, arxiv:2006.10369, transformers, translation, wmt19, allenai, license:apache-2.0, autonlp_compatible


tags:


- allennlp
- question-answering


A reading comprehension model patterned after the proposed model in Devlin et al, with improvements borrowed from the SQuAD model in the transformers project
The model implements a reading comprehension model patterned after the proposed model in BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (Devlin et al, 2018), with improvements borrowed from the SQuAD model in the transformers project. It predicts start tokens and end tokens with a linear layer on top of word piece embeddings.


model name: transformer_qa


task: question-answering


tags: tensorboard, allennlp, question-answering


language: en
widget:


- text: $answer$ ; $mcoptions$ ; $question$ = What is the color of a cloudy sky?
license: apache-2.0


# macaw-11b


## Model description


Macaw (Multi-angle c(q)uestion answering) is a ready-to-use model capable of
general question answering,
showing robustness outside the domains it was trained on. It has been trained in "multi-angle" fashion,
which means it can handle a flexible set of input and output "slots"
(question, answer, multiple-choice options, context, and explanation) .


Macaw was built on top of [T5](https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer) and comes in
three sizes: [macaw-11b](https://huggingface.co/allenai/macaw-11b), [macaw-3b](https://huggingface.co/allenai/macaw-3b),
and [macaw-large](https://huggingface.co/allenai/macaw-large), as well as an answer-focused version featured on
various leaderboards [macaw-answer-11b](https://huggingface.co/allenai/macaw-answer-11b).


See https://github.com/allenai/macaw for more details.


## Intended uses & limitations


#### How to use


```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/macaw-11b")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("allenai/macaw-11b")
input_string = "$answer$ ; $mcoptions$ ; $question$ = What is the color of a cloudy sky?"
input_ids = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200)

>>> tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
['$answer$ = gray ; $mcoptions$ = (A) blue (B) white (C) grey (D) black']
```


### BibTeX entry and citation info


```bibtex
@article{Tafjord2021Macaw,
  title={General-Purpose Question-Answering with {M}acaw},
  author={Oyvind Tafjord and Peter Clark},
  journal={ArXiv},
  year={2021},
  volume={abs/2109.02593}
}
```


model name: macaw-11b


model author: allenai


task: text2text-generation


tags: pytorch, t5, text2text-generation, en, transformers, license:apache-2.0, autonlp_compatible


# macaw-3b


model name: macaw-3b


language:


- en
- de
thumbnail:
tags:
- translation
- wmt16
- allenai
license: apache-2.0
datasets:
- wmt16
metrics:
- bleu


# FSMT


## Model description


This is a ported version of fairseq-based [wmt16 transformer](https://github.com/jungokasai/deep-shallow/) for en-de.


For more details, please, see [Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


All 3 models are available:


* [wmt16-en-de-dist-12-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-dist-12-1)
* [wmt16-en-de-dist-6-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-dist-6-1)
* [wmt16-en-de-12-1](https://huggingface.co/allenai/wmt16-en-de-12-1)


## Intended uses & limitations


#### How to use


```python
from transformers import FSMTForConditionalGeneration, FSMTTokenizer
mname = "allenai/wmt16-en-de-dist-6-1"
tokenizer = FSMTTokenizer.from_pretrained(mname)
model = FSMTForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)

input = "Machine learning is great, isn't it?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded) # Maschinelles Lernen ist großartig, nicht wahr?

```


#### Limitations and bias


## Training data


Pretrained weights were left identical to the original model released by allenai. For more details, please, see the [paper](https://arxiv.org/abs/2006.10369).


## Eval results


Here are the BLEU scores:


model   | fairseq | transformers
-------|---------|----------
wmt16-en-de-dist-6-1  | 27.4 | 27.11


The score is slightly below the score reported in the paper, as the researchers don't use `sacrebleu` and measure the score on tokenized outputs. `transformers` score was measured using `sacrebleu` on detokenized outputs.


The score was calculated using this code:


```bash
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
export PAIR=en-de
export DATA_DIR=data/$PAIR
export SAVE_DIR=data/$PAIR
export BS=8
export NUM_BEAMS=5
mkdir -p $DATA_DIR
sacrebleu -t wmt16 -l $PAIR --echo src > $DATA_DIR/val.source
sacrebleu -t wmt16 -l $PAIR --echo ref > $DATA_DIR/val.target
echo $PAIR
PYTHONPATH="src:examples/seq2seq" python examples/seq2seq/run_eval.py allenai/wmt16-en-de-dist-6-1 $DATA_DIR/val.source $SAVE_DIR/test_translations.txt --reference_path $DATA_DIR/val.target --score_path $SAVE_DIR/test_bleu.json --bs $BS --task translation --num_beams $NUM_BEAMS
```


## Data Sources


- [training, etc.](http://www.statmt.org/wmt16/)
- [test set](http://matrix.statmt.org/test_sets/newstest2016.tgz?1504722372)


### BibTeX entry and citation info


```
@misc{kasai2020deep,
    title={Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating the Speed-Quality Tradeoff in Machine Translation},
    author={Jungo Kasai and Nikolaos Pappas and Hao Peng and James Cross and Noah A. Smith},
    year={2020},
    eprint={2006.10369},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```


model name: wmt16-en-de-dist-6-1


model author: allenai


task: translation


tags: pytorch, fsmt, text2text-generation, en, de, dataset:wmt16, arxiv:2006.10369, transformers, translation, wmt16, allenai, license:apache-2.0, autonlp_compatible


language: en
datasets:


- scientific_papers


## license: apache-2.0


## Introduction


[Allenai's Longformer Encoder-Decoder (LED)](https://github.com/allenai/longformer#longformer).


This is the official *led-large-16384* checkpoint that is fine-tuned on the arXiv dataset.*led-large-16384-arxiv* is the official fine-tuned version of [led-large-16384](https://huggingface.co/allenai/led-large-16384). As presented in the [paper](https://arxiv.org/pdf/2004.05150.pdf), the checkpoint achieves state-of-the-art results on arxiv


![model image](https://raw.githubusercontent.com/patrickvonplaten/scientific_images/master/led_arxiv_result.png)


## Evaluation on downstream task


[This notebook](https://colab.research.google.com/drive/12INTTR6n64TzS4RrXZxMSXfrOd9Xzamo?usp=sharing) shows how *led-large-16384-arxiv* can be evaluated on the [arxiv dataset](https://huggingface.co/datasets/scientific_papers)


## Usage


The model can be used as follows. The input is taken from the test data of the [arxiv dataset](https://huggingface.co/datasets/scientific_papers).