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# flan-t5-large-lfqa-fr

This model is a fine-tuned version of [google/flan-t5-large](https://huggingface.co/google/flan-t5-large) on some examples (50000) of the vblagoje/lfqa dataset translated automatically to French using Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr model.

Therefore the main task this model can perform is abstractive question answering given certain context paragraphs which can be used to answer that question. 


## Model description

More information needed

## Intended uses & limitations

More information needed

## Training and evaluation data

More information needed

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0

### Training results


### Usage

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "hmahmoud/flan-t5-large-lfqa-fr-v3"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

query = "Comment fonctionne un modèle de langue ? Que signifi un modèle de question réponse générative ?"

document = "Les modèles de langage basés sur le deep learning sont des modèles dapprentissage automatique qui utilisent des techniques dapprentissage profond pour effectuer des tâches de langage.En traitement automatique des langues, un modèle de langage est un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de mots, plus généralement de séquences de symboles discrets (lettres, phonèmes, mots), dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant une séquence de mots1.BERT, GPT-3 et Bloom sont des modèles de langage.Les modèles de Question Réponse (QA) permette  d'automatiser la réponse aux questions fréquemment posées en utilisant une base de connaissances (documents) comme contexte. Les réponses aux questions des clients peuvent être tirées de ces documents.Il existe différentes variantes de modèle de question réponse : question réponse extractive : le modèle extrait la réponse d'un contexte. Le contexte ici peut être un texte fourni, un tableau ou même du HTML ! Ceci est généralement résolu avec des modèles de type BERT. question réponse générative ouverte : le modèle génère du texte libre directement en fonction du contexte. question réponse générative fermée : dans ce cas, aucun contexte n'est fourni. La réponse est entièrement générée par un modèle.Les modèles de langage basés sur le deep learning sont des modèles dapprentissage automatique qui utilisent des techniques dapprentissage profond pour effectuer des tâches de langage.En traitement automatique des langues, un modèle de langage est un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de mots, plus généralement de séquences de symboles discrets (lettres, phonèmes, mots), dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant une séquence de mots.Les modèles de Question Réponse (QA) permette  d'automatiser la réponse aux questions fréquemment posées en utilisant une base de connaissances (documents) comme contexte. Les réponses aux questions des clients peuvent être tirées de ces documents.Il existe différentes variantes de modèle de question réponse : question réponse extractive : le modèle extrait la réponse d'un contexte. Le contexte ici peut être un texte fourni, un tableau ou même du HTML ! Ceci est généralement résolu avec des modèles de type BERT. question réponse générative ouverte : le modèle génère du texte libre directement en fonction du contexte. question réponse générative fermée : dans ce cas, aucun contexte n'est fourni. La réponse est entièrement générée par un modèle."

query_and_docs = "Please answer to the following question : {} context: {}".format(query, document)

model_input = tokenizer(query_and_docs, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

generated_answers_encoded = model.generate(input_ids=model_input["input_ids"].to(device),
                                           attention_mask=model_input["attention_mask"].to(device),
                                           min_length=80,
                                           max_length=512,
                                           do_sample=False, 
                                           early_stopping=True,
                                           num_beams=8,
                                           temperature=None,
                                           top_k=None,
                                           top_p=None,    
                                           eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
                                           no_repeat_ngram_size=4,
                                           num_return_sequences=1)
tokenizer.batch_decode(generated_answers_encoded, skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=True)
```





{"language": ["fr"], "license": "apache-2.0", "tags": ["flan-t5", "qa", "lfqa", "information retrieval"], "datasets": ["vblagoje/lfqa"], "metrics": ["rouge"], "widget": [{"text": "Please answer to the following question : Comment fonctionne un mod\u00e8le de langue ? Que signifi un mod\u00e8le de question r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9rative ?  context :   Les mod\u00e8les de langage bas\u00e9s sur le deep learning sont des mod\u00e8les dapprentissage automatique qui utilisent des techniques dapprentissage profond pour effectuer des t\u00e2ches de langage.En traitement automatique des langues, un mod\u00e8le de langage est un mod\u00e8le statistique qui mod\u00e9lise la distribution de s\u00e9quences de mots, plus g\u00e9n\u00e9ralement de s\u00e9quences de symboles discrets (lettres, phon\u00e8mes, mots), dans une langue naturelle. Un mod\u00e8le de langage peut par exemple pr\u00e9dire le mot suivant une s\u00e9quence de mots1.BERT, GPT-3 et Bloom sont des mod\u00e8les de langage.Les mod\u00e8les de Question R\u00e9ponse (QA) permette  d'automatiser la r\u00e9ponse aux questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es en utilisant une base de connaissances (documents) comme contexte. Les r\u00e9ponses aux questions des clients peuvent \u00eatre tir\u00e9es de ces documents.Il existe diff\u00e9rentes variantes de mod\u00e8le de question r\u00e9ponse : question r\u00e9ponse extractive : le mod\u00e8le extrait la r\u00e9ponse d'un contexte. Le contexte ici peut \u00eatre un texte fourni, un tableau ou m\u00eame du HTML ! Ceci est g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9solu avec des mod\u00e8les de type BERT. question r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9rative ouverte : le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re du texte libre directement en fonction du contexte. question r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9rative ferm\u00e9e : dans ce cas, aucun contexte n'est fourni. La r\u00e9ponse est enti\u00e8rement g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par un mod\u00e8le.Les mod\u00e8les de langage bas\u00e9s sur le deep learning sont des mod\u00e8les dapprentissage automatique qui utilisent des techniques dapprentissage profond pour effectuer des t\u00e2ches de langage.En traitement automatique des langues, un mod\u00e8le de langage est un mod\u00e8le statistique qui mod\u00e9lise la distribution de s\u00e9quences de mots, plus g\u00e9n\u00e9ralement de s\u00e9quences de symboles discrets (lettres, phon\u00e8mes, mots), dans une langue naturelle. Un mod\u00e8le de langage peut par exemple pr\u00e9dire le mot suivant une s\u00e9quence de mots.Les mod\u00e8les de Question R\u00e9ponse (QA) permette  d'automatiser la r\u00e9ponse aux questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es en utilisant une base de connaissances (documents) comme contexte. Les r\u00e9ponses aux questions des clients peuvent \u00eatre tir\u00e9es de ces documents.Il existe diff\u00e9rentes variantes de mod\u00e8le de question r\u00e9ponse : question r\u00e9ponse extractive : le mod\u00e8le extrait la r\u00e9ponse d'un contexte. Le contexte ici peut \u00eatre un texte fourni, un tableau ou m\u00eame du HTML ! Ceci est g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9solu avec des mod\u00e8les de type BERT. question r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9rative ouverte : le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re du texte libre directement en fonction du contexte. question r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9rative ferm\u00e9e : dans ce cas, aucun contexte n'est fourni. La r\u00e9ponse est enti\u00e8rement g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par un mod\u00e8le.  ", "example_title": "Les mod\u00e8les de langage"}], "inference": {"parameters": {"max_length": 512, "num_return_sequences": 1, "min_length": 80, "no_repeat_ngram_size": 4, "do_sample": false, "num_beams": 8, "early_stopping": true}}, "model-index": [{"name": "flan-t5-large-lfqa-fr-v3", "results": []}]}
transformers pytorch tensorboard safetensors t5 text2text-generation flan-t5 qa lfqa information retrieval fr dataset:vblagoje/lfqa license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #safetensors #t5 #text2text-generation #flan-t5 #qa #lfqa #information retrieval #fr #dataset-vblagoje/lfqa #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 




# flan-t5-large-lfqa-fr

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-large on some examples (50000) of the vblagoje/lfqa dataset translated automatically to French using Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr model.

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### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0

### Training results


### Usage







# flan-t5-large-lfqa-fr

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-large on some examples (50000) of the vblagoje/lfqa dataset translated automatically to French using Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr model.

Therefore the main task this model can perform is abstractive question answering given certain context paragraphs which can be used to answer that question. ## Model description

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More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0 ### Training results ### Usage
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #safetensors #t5 #text2text-generation #flan-t5 #qa #lfqa #information retrieval #fr #dataset-vblagoje/lfqa #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # flan-t5-large-lfqa-fr

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-large on some examples (50000) of the vblagoje/lfqa dataset translated automatically to French using Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr model.

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The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0 ### Training results ### Usage
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #safetensors #t5 #text2text-generation #flan-t5 #qa #lfqa #information retrieval #fr #dataset-vblagoje/lfqa #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
# flan-t5-large-lfqa-fr

This model is a fine-tuned version of google/flan-t5-large on some examples (50000) of the vblagoje/lfqa dataset translated automatically to French using Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr model.

Therefore the main task this model can perform is abstractive question answering given certain context paragraphs which can be used to answer that question.## Model description

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The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0### Training results### Usage