 Using the model  Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:  ```python from transformers import pipelines  qg = pipeline("text2text-generation", model='it5/it5-efficient-small-el32-question-generation') qg("Le conoscenze mediche erano stagnanti durante il Medioevo. Il resoconto più autorevole di allora è venuto dalla facoltà di medicina di Parigi in un rapporto al re di Francia che ha incolpato i cieli, sotto forma di una congiunzione di tre pianeti nel 1345 che causò una "grande pestilenza nell\' aria". Questa relazione è diventata la prima e più diffusa di una serie di casi di peste che cercava di dare consigli ai malati. Che la peste fosse causata dalla cattiva aria divenne la teoria più accettata. Oggi, questo è conosciuto come la teoria di Miasma. La parola "peste" non aveva un significato particolare in questo momento, e solo la ricorrenza dei focolai durante il Medioevo gli diede il nome che è diventato il termine medico. Risposta: re di Francia") >>> [{"generated_text": "Per chi è stato redatto il referto medico?"}] ```  or loaded using autoclasses:  ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/it5-efficient-small-el32-question-generation") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/it5-efficient-small-el32-question-generation") ```  If you use this model in your research, please cite our work as:  ```bibtex @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} } ```  