Это доработанная модель DialoGPT (средняя) на наборе данных MultiWOZ v2.2. Он предназначен для использования в качестве диалоговой системы. Набор данных, на котором он обучается, ограничен по объему, поскольку он охватывает только определенные области, такие как рестораны, гостиницы, такси, поезда, больницы и полиция. Недоумение, достигнутое на тестовом и проверочном наборах, составляет 10,25 и 10,71 соответственно. Дополнительную информацию об исходной предварительно обученной модели можно найти здесь. Информацию о предварительной обработке, обучении и полную информацию о DialoGPT можно найти в исходном репозитории DialoGPT. Статья для этой работы была принята на конференции Northern Lights Deep Learning (NLDL) 2022. Документ в формате Arxiv: https://arxiv.org/pdf/2110.06273.pdf Теперь мы готовы опробовать, как модель работает в качестве собеседника! python из импорта трансформаторов AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch tokenizer = AutoTokenizer.frompretrained(«tosin/dialogptmwoz») model = AutoModelForCausalLM.frompretrained(«tosin/dialogpt_mwoz») newuserinputids = tokenizer.encode(input(«>> User:») + tokenizer.eostoken, return_tensors=’pt’) botinputids = torch.cat([chathistoryids, newuserinputids], dim=-1), если шаг > 0, иначе newuserinputids…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: tosin
Теги: gpt2, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 4
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
