обученный rubert от sberbank-ai/ruBert-base.

размер выборки - 4.

Эпохи - 4.

```python
from transformers import pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="Den4ikAI/rubert_large_squad_2",
    tokenizer="Den4ikAI/rubert_large_squad_2"
)
predictions = qa_pipeline({
    'context': "Пушкин родился 6 июля 1799 года",
    'question': "Когда родился Пушкин?"
})
print(predictions)
# output:
#{'score': 0.8013797664642334, 'start': 15, 'end': 31, 'answer': '6 июля 1799 года'}
```
{"license": "mit", "pipeline_tag": "question-answering", "widget": [{"context": "\u041f\u0443\u0448\u043a\u0438\u043d \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f 6 \u0438\u044e\u043b\u044f 1799 \u0433\u043e\u0434\u0430"}, {"text": "\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f \u041f\u0443\u0448\u043a\u0438\u043d?", "example_title": "test"}]}
transformers pytorch bert question-answering license:mit endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #question-answering #license-mit #endpoints_compatible #region-us 

обученный rubert от sberbank-ai/ruBert-base.

размер выборки - 4.

Эпохи - 4.


TAGS
#transformers #pytorch #bert #question-answering #license-mit #endpoints_compatible #region-us 

passage: TAGS
#transformers #pytorch #bert #question-answering #license-mit #endpoints_compatible #region-us 
