Instructions to use sonoisa/t5-base-japanese-question-generation with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use sonoisa/t5-base-japanese-question-generation with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sonoisa/t5-base-japanese-question-generation") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sonoisa/t5-base-japanese-question-generation", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
回答と回答が出てくるパラグラフを与えると質問文を生成するモデル
SEE: https://github.com/sonoisa/deep-question-generation
本モデルの作成ステップ概要
- SQuAD 1.1を日本語に機械翻訳し、不正なデータをクレンジング(有効なデータは約半分)。
回答が含まれるコンテキスト、質問文、解答の3つ組ができる。 - 日本語T5モデルを次の設定でファインチューニング
- 入力: "answer: {解答} content: {回答が含まれるコンテキスト}"
- 出力: "{質問文}"
- 各種ハイパーパラメータ
- 最大入力トークン数: 512
- 最大出力トークン数: 64
- 最適化アルゴリズム: AdaFactor
- 学習率: 0.001(固定)
- バッチサイズ: 128
- ステップ数: 2500(500ステップごとにチェックポイントを出力、定量・定性評価を行い2500ステップ目を採用)
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