Some weights of BertForQuestionAnswering were not initialized from the model checkpoint at bert-base-chinese and are newly initialized: ['qa_outputs.weight', 'qa_outputs.bias']

根据您提供的错误信息，看起来您在加载预训练的 `bert-base-chinese` 模型时遇到了一些权重未初始化的警告。这是因为您的模型 `BertForQuestionAnswering` 中的一些权重（`qa_outputs.weight` 和 `qa_outputs.bias`）没有从预训练的 `bert-base-chinese` 模型中加载，而是进行了新的初始化。

这个警告通常不会导致严重的问题，因为这些权重会被随机初始化，并在模型训练过程中进行更新。

如果您想要解决这个警告，可以尝试使用预训练的 `BertForQuestionAnswering` 模型，而不是 `bert-base-chinese`。预训练的模型会加载所有权重，并且不会触发这个警告。例如，您可以尝试加载 `bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad` 模型：

model_name = 'bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad'
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

请注意，使用不同的模型可能会对计算资源和内存需求产生额外的压力。

如果您仍然想继续使用 `bert-base-chinese` 模型，可以忽略这个警告，因为它通常不会对模型的性能产生显著影响。

如果您还有其他问题，请随时提问。