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  1. README.md +8 -3
README.md CHANGED
@@ -13,9 +13,14 @@ widget:
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  - text: 'question: Onde foi descoberta a Covid-19? context: "A pandemia de COVID-19, também conhecida como pandemia de coronavírus, é uma pandemia em curso de COVID-19, uma doença respiratória aguda causada pelo coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2 (SARS-CoV-2). A doença foi identificada pela primeira vez em Wuhan, na província de Hubei, República Popular da China, em 1 de dezembro de 2019, mas o primeiro caso foi reportado em 31 de dezembro do mesmo ano."'
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  ---
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- # ByT5 small finetuned for QA on SQUaD v1.1 Portuguese
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  ![Exemple of what can do the Portuguese ByT5 small QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1](https://miro.medium.com/max/2000/1*te5MmdesAHCmg4KmK8zD3g.png)
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  ## Introduction
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  The model was trained on the dataset SQUAD v1.1 in portuguese from the [Deep Learning Brasil group](http://www.deeplearningbrasil.com.br/) on Google Colab from the language model [ByT5 small](https://huggingface.co/google/byt5-small) of Google.
@@ -52,7 +57,7 @@ exact match = ...
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  import transformers
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  from transformers import pipeline
54
 
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- model_name = 'pierreguillou/byt5-small-squad-v1.1-portuguese'
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  nlp = pipeline("text2text-generation", model=model_name)
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  # source: https://pt.wikipedia.org/wiki/Pandemia_de_COVID-19
@@ -76,7 +81,7 @@ result
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  ```python
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  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
78
 
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- model_name = 'pierreguillou/byt5-small-squad-v1.1-portuguese'
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  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
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  - text: 'question: Onde foi descoberta a Covid-19? context: "A pandemia de COVID-19, também conhecida como pandemia de coronavírus, é uma pandemia em curso de COVID-19, uma doença respiratória aguda causada pelo coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2 (SARS-CoV-2). A doença foi identificada pela primeira vez em Wuhan, na província de Hubei, República Popular da China, em 1 de dezembro de 2019, mas o primeiro caso foi reportado em 31 de dezembro do mesmo ano."'
14
  ---
15
 
16
+ # ByT5 small finetuned for Question Answering (QA) on SQUaD v1.1 Portuguese
17
  ![Exemple of what can do the Portuguese ByT5 small QA (Question Answering), finetuned on SQUAD v1.1](https://miro.medium.com/max/2000/1*te5MmdesAHCmg4KmK8zD3g.png)
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+ Check our other QA models in Portuguese finetuned on SQUAD v1.1:
20
+ - [Portuguese BERT base cased QA](https://huggingface.co/pierreguillou/bert-base-cased-squad-v1.1-portuguese)
21
+ - [Portuguese BERT large cased QA](https://huggingface.co/pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese)
22
+ - [Portuguese T5 base QA](https://huggingface.co/pierreguillou/t5-base-qa-squad-v1.1-portuguese)
23
+
24
  ## Introduction
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26
  The model was trained on the dataset SQUAD v1.1 in portuguese from the [Deep Learning Brasil group](http://www.deeplearningbrasil.com.br/) on Google Colab from the language model [ByT5 small](https://huggingface.co/google/byt5-small) of Google.
 
57
  import transformers
58
  from transformers import pipeline
59
 
60
+ model_name = 'pierreguillou/byt5-small-qa-squad-v1.1-portuguese'
61
  nlp = pipeline("text2text-generation", model=model_name)
62
 
63
  # source: https://pt.wikipedia.org/wiki/Pandemia_de_COVID-19
 
81
  ```python
82
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
83
 
84
+ model_name = 'pierreguillou/byt5-small-qa-squad-v1.1-portuguese'
85
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
86
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
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