The Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) in Italian (SQuAD-it) is used to evaluate the model's reading comprehension and question-answering capabilities. The following table presents the F1 score and Exact Match (EM) metrics:
Model
F1 Score
Exact Match (EM)
DeepMount00/Gemma_QA_ITA_v3
77.24%
64.60%
DeepMount00/Gemma_QA_ITA_v2
77.17%
63.82%
DeepMount00/mamba_790_hf_qa
75.89%
66.71%
DeepMount00/Gemma_QA_ITA
59.59%
40.68%
How to Use
How to use mamba q&a
from transformers import MambaConfig, MambaForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "DeepMount00/mamba_790_hf_qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MambaForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map={"": 0}).eval()
defpredict(contesto, domanda):
device = "cuda:0"
prefix_text = 'Di seguito ti verrà fornito un contesto e poi una domanda. il tuo compito è quello di rispondere alla domanda basandoti esclusivamente sul contesto\n\n'
prompt = f"""{prefix_text}##CONTESTO: {contesto}\n##DOMANDA: {domanda}\n"""
input_ids = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(device)
generate_ids = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=150, eos_token_id=8112)
answer = tokenizer.batch_decode(generate_ids)
try:
final_answer = answer[0].split("##RISPOSTA: ")[1].split("##END")[0].strip("\n")
except IndexError:
final_answer = ""return final_answer
contesto = """La torre degli Asinelli è una delle cosiddette due torri di Bologna, simbolo della città, situate in piazza di porta Ravegnana, all'incrocio tra le antiche strade San Donato (ora via Zamboni), San Vitale, Maggiore e Castiglione. Eretta, secondo la tradizione, fra il 1109 e il 1119 dal nobile Gherardo Asinelli, la torre è alta 97,20 metri, pende verso ovest per 2,23 metri e presenta all'interno una scalinata composta da 498 gradini. Ancora non si può dire con certezza quando e da chi fu costruita la torre degli Asinelli. Si presume che la torre debba il proprio nome a Gherardo Asinelli, il nobile cavaliere di fazione ghibellina al quale se ne attribuisce la costruzione, iniziata secondo una consolidata tradizione l'11 ottobre 1109 e terminata dieci anni dopo, nel 1119."""
domanda = "Dove si trova precisamente la torre degli Asinelli?"print(predict(contesto, domanda))
Runs of DeepMount00 mamba_790_hf_qa on huggingface.co
25
Total runs
1
24-hour runs
3
3-day runs
-1
7-day runs
9
30-day runs
More Information About mamba_790_hf_qa huggingface.co Model
mamba_790_hf_qa huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides mamba_790_hf_qa's model effect (), which can be used instantly with this DeepMount00 mamba_790_hf_qa model. huggingface.co supports a free trial of the mamba_790_hf_qa model, and also provides paid use of the mamba_790_hf_qa. Support call mamba_790_hf_qa model through api, including Node.js, Python, http.
mamba_790_hf_qa huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates mamba_790_hf_qa's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of mamba_790_hf_qa, you can try mamba_790_hf_qa online for free by clicking the link below.
DeepMount00 mamba_790_hf_qa online free url in huggingface.co:
mamba_790_hf_qa is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find mamba_790_hf_qa on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of mamba_790_hf_qa install, users can directly use mamba_790_hf_qa installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.