pytorch t5 seq2seq fa multilingual dataset:parsinlu transformers multiple-choice mt5 persian farsi license:cc by-nc-sa 4.0 text2text-generation
.gitattributes README.md config.json pytorch_model.bin special_tokens_map.json spiece.model tokenizer_config.json
---
language: 
 - fa
 - multilingual
thumbnail: "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a2/Farsi.svg"
tags:
- multiple-choice 
- mt5 
- persian 
- farsi 
license: "CC BY-NC-SA 4.0"
datasets:
- parsinlu
metrics:
- accuracy
---

# Multiple-Choice Question Answering (مدل برای پاسخ به سوالات چهار جوابی)

This is a mT5-based model for multiple-choice question answering. 
Here is an example of how you can run this model: 

```python 
from transformers import MT5ForConditionalGeneration, MT5Tokenizer

model_size = "large"
model_name = f"persiannlp/mt5-{model_size}-parsinlu-multiple-choice"
tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)


def run_model(input_string, **generator_args):
    input_ids = tokenizer.encode(input_string, return_tensors="pt")
    res = model.generate(input_ids, **generator_args)
    output = tokenizer.batch_decode(res, skip_special_tokens=True)
    print(output)
    return output


run_model("وسیع ترین کشور جهان کدام است؟ <sep> آمریکا <sep> کانادا <sep> روسیه <sep> چین")
run_model("طامع یعنی ؟ <sep> آزمند <sep> خوش شانس <sep> محتاج <sep> مطمئن")
run_model(
    "زمینی به ۳۱ قطعه متساوی مفروض شده است و هر روز مساحت آماده شده برای احداث، دو برابر مساحت روز قبل است.اگر پس از (۵ روز) تمام زمین آماده شده باشد، در چه روزی یک قطعه زمین آماده شده <sep> روز اول <sep> روز دوم <sep> روز سوم <sep> هیچکدام")

```


For more details, visit this page: https://github.com/persiannlp/parsinlu/ 
