--- license: apache-2.0 widget: - text: >- Қазақстан Еуразия құрлығының орталығында орналасқан және аумақтың көлемі бойынша (жер шарының бетінде 2%) әлемде тоғызыншы орынға ие. Қазақстан аумағы бүкіл Батыс Еуропадан үлкен. Қазақстан жер көлемі жөнінен дүние жүзінде нешінші орында? example_title: example 1 - text: >- Қар ұсақ мұз кристалдарынан тұрады. Қар деп атмосфералық жауын-шашынды айтады. Қар деген не? example_title: example 2 - text: >- Абай ақын туралы 4 томдық "Абай жолы" романы жазылған. Бұл романның авторы Мұхтар Әуезов. Бұл кітаптарда бала Абайдың тұлға, әрі болашақ ақын болып қалыптасқанға дейінгі уақыттар кезеңдермен жазылған. «Абай жолы» романын жазған кім? example_title: example 3 language: - kk --- ## Model Details - **Base: mt5** - **Developed by**: Aldiyar Saken, Sultaniyar Quandyq, Alibek Kamiluly, Kurmash Apayev and Aliya Nugumanova. ## Model Description This model is based on the google/mt5-large model. The model was fine-tuned on a Kazakh language version of the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) using 30,000 samples. ## Inference ```python from transformers import T5Tokenizer, T5TokenizerFast from transformers import T5ForConditionalGeneration import sentencepiece tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("Kyrmasch/t5-kazakh-qa") model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Kyrmasch/t5-kazakh-qa") context = "Қазақстан Еуразия құрлығының орталығында орналасқан және аумақтың көлемі бойынша (жер шарының бетінде 2%) әлемде тоғызыншы орынға ие. Қазақстан аумағы бүкіл Батыс Еуропадан үлкен." question = "Қазақстан жер көлемі жөнінен дүние жүзінде нешінші орында?" encoded = tokenizer.encode_plus(context, question, max_length=128, pad_to_max_length=True, truncation=True, return_tensors="pt") input_ids = encoded["input_ids"].to('cpu') attention_mask = encoded["attention_mask"].to('cpu') output = model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128) answer = ''.join([tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) for ids in output]) ```