用于问题生成的DistilT5模型

这是一个经过蒸馏的模型，用于问答和基于答案的问题生成任务。

该模型使用了Huggingface提出的No Teacher Distillation方法进行蒸馏，蒸馏自 t5-base-qa-qg-hl 模型。

我们只是从t5-base-qa-qg-hl模型中复制了交替的层，并在同样的数据上进行了微调。以下表格列出了其他蒸馏模型及其指标。

你可以通过推理API使用该模型。以下是使用方法：

对于问题生成（QG）

生成问题：<hl> 42 <hl> 是生命、宇宙和一切的答案。

对于问题回答（QA）

问题：什么是42 上下文：42是生命、宇宙和一切的答案。

更多细节请参见 this 存储库。

模型运行中 ?

您需要克隆 repo 。

from pipelines import pipeline
nlp = pipeline("multitask-qa-qg", model="valhalla/distilt5-qa-qg-hl-12-6")

# to generate questions simply pass the text
nlp("42 is the answer to life, the universe and everything.")
=> [{'answer': '42', 'question': 'What is the answer to life, the universe and everything?'}]

# for qa pass a dict with "question" and "context"
nlp({
    "question": "What is 42 ?",
    "context": "42 is the answer to life, the universe and everything."
})
=> 'the answer to life, the universe and everything'