
This model is a fine-tuned version of [gsarti/it5-base](https://huggingface.co/gsarti/it5-base) on [Thoroughly Cleaned Italian mC4 Corpus](https://huggingface.co/datasets/gsarti/clean_mc4_it) (~41B words, ~275GB).<br/>
This is an mt5-based Question Answering model for the Italian language. <br/>
Training is done on translated subset of SQuAD 2.0 dataset (of about 100k questions).<br/>
Thus, this model not only attempts to answer questions through reading comprehension, but also refrains when presented with a question that cannot be answered based on the paragraph provided.
 
You can test the model by entering question + context like the string shown below:
```
In quale anno si è verificato il terremoto nel Sichuan?
Il terremoto del Sichuan del 2008 o il terremoto del Gran Sichuan, misurato a 8.0 Ms e 7.9 Mw, e si è verificato alle 02:28:01 PM China Standard Time all' epicentro (06:28:01 UTC) il 12 maggio nella provincia del Sichuan, ha ucciso 69.197 persone e lasciato 18.222 dispersi.
```

The train achieves the following results:
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TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #text2text_generation #question_answering #it #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 


This model is a fine-tuned version of gsarti/it5-base on Thoroughly Cleaned Italian mC4 Corpus (~41B words, ~275GB).<br/>
This is an mt5-based Question Answering model for the Italian language. <br/>
Training is done on translated subset of SQuAD 2.0 dataset (of about 100k questions).<br/>
Thus, this model not only attempts to answer questions through reading comprehension, but also refrains when presented with a question that cannot be answered based on the paragraph provided.
 
You can test the model by entering question + context like the string shown below:


The train achieves the following results:
 - EM: 78.69
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