A comprehensive overview of other released materials is provided in the
gsarti/it5
repository. Refer to the paper for additional details concerning the reported scores and the evaluation approach.
Using the model
Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:
from transformers import pipelines
hg = pipeline("text2text-generation", model='it5/mt5-base-headline-generation')
hg("Arriva dal Partito nazionalista basco (Pnv) la conferma che i cinque deputati che siedono in parlamento voteranno la sfiducia al governo guidato da Mariano Rajoy. Pochi voti, ma significativi quelli della formazione politica di Aitor Esteban, che interverrà nel pomeriggio. Pur con dimensioni molto ridotte, il partito basco si è trovato a fare da ago della bilancia in aula. E il sostegno alla mozione presentata dai Socialisti potrebbe significare per il primo ministro non trovare quei 176 voti che gli servono per continuare a governare. \" Perché dovrei dimettermi io che per il momento ho la fiducia della Camera e quella che mi è stato data alle urne \", ha detto oggi Rajoy nel suo intervento in aula, mentre procedeva la discussione sulla mozione di sfiducia. Il voto dei baschi ora cambia le carte in tavola e fa crescere ulteriormente la pressione sul premier perché rassegni le sue dimissioni. La sfiducia al premier, o un'eventuale scelta di dimettersi, porterebbe alle estreme conseguenze lo scandalo per corruzione che ha investito il Partito popolare. Ma per ora sembra pensare a tutt'altro. \"Non ha intenzione di dimettersi - ha detto il segretario generale del Partito popolare , María Dolores de Cospedal - Non gioverebbe all'interesse generale o agli interessi del Pp\".")
>>> [{"generated_text": "il nazionalista rajoy: 'voteremo la sfiducia'"}]
or loaded using autoclasses:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/mt5-base-headline-generation")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/mt5-base-headline-generation")
If you use this model in your research, please cite our work as:
@article{sarti-nissim-2022-it5,
title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},
author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},
journal={ArXiv preprint 2203.03759},
url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},
year={2022},
month={mar}
}
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mt5-base-headline-generation huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides mt5-base-headline-generation's model effect (), which can be used instantly with this gsarti mt5-base-headline-generation model. huggingface.co supports a free trial of the mt5-base-headline-generation model, and also provides paid use of the mt5-base-headline-generation. Support call mt5-base-headline-generation model through api, including Node.js, Python, http.
mt5-base-headline-generation huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates mt5-base-headline-generation's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of mt5-base-headline-generation, you can try mt5-base-headline-generation online for free by clicking the link below.
gsarti mt5-base-headline-generation online free url in huggingface.co:
mt5-base-headline-generation is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find mt5-base-headline-generation on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of mt5-base-headline-generation install, users can directly use mt5-base-headline-generation installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.
mt5-base-headline-generation install url in huggingface.co: