readme: ---
  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 = "small"
  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/ 
  