@media (предпочитает цветовую схему: темную) { .prose { цвет: #E2E8F0 !important; } .prose h2, .prose h3, .prose a, .prose thead { цвет: #F7FAFC !important; } } Создайте своего бота на основе любимого пользователя с помощью демо-версии! Чтобы понять, как была разработана модель, ознакомьтесь с отчетом W&B. Количество данных Скачано твитов 3206 Ретвитов 1190 Коротких твитов 390 Сохранено 1626 Твитов Изучите данные, которые отслеживаются с помощью артефактов W&B на каждом этапе конвейера. Модель основана на предварительно обученном GPT-2, который точно настроен на твитах @bitcoin. Гиперпараметры и метрики записываются в процессе обучения W&B для обеспечения полной прозрачности и воспроизводимости. В конце обучения окончательная модель регистрируется и версионируется. Вы можете использовать эту модель напрямую с конвейером для генерации текста: from Transformers import Pipeline Generator = Pipeline(‘text-Generation’, model=’huggingtweets/bitcoin’) Generator(«Моя мечта», numreturnsequences=5). Модель страдает теми же ограничениями и предвзятостью, что и GPT-2. Кроме того, данные, присутствующие в твитах пользователя, дополнительно влияют на текст, генерируемый моделью.
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: huggingtweets
Теги: jax, gpt2, huggingtweets, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 3
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
