/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mvp · dense
Опубликована
2 июн 2022

mvp-open-dialog

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MVP-open-dialog — англоязычная генеративная модель на базе Transformer для открытых диалогов, включая беседу, диалог с опорой на знания и визуальный диалог.

149скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 июн 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MVP-open-dialog — модель для диалоговых систем, разработанная авторами работы «MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation». Это вариант MVP+S с промптами, предварительно обученными на размеченных наборах данных для открытого диалога. Модель использует архитектуру Transformer encoder-decoder с послойными промптами и рассчитана на генерацию ответов в разговоре.

Модель предназначена для непринуждённого общения, диалогов с опорой на знания и визуальных диалогов, включая сценарии, представленные наборами PersonaChat, DailyDialog, Topical-Chat, Wizard of Wikipedia и DSTC7-AVSD. Метаданные указывают задачу text-generation, поддержку чата, английский язык и контекст длиной 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поддержка непринуждённой беседы с пользователем
  • генерация ответов в диалогах с заданной персоной
  • ответы в диалогах с опорой на тематические знания
  • участие в диалогах по материалам энциклопедии
  • генерация реплик в сценариях визуального диалога

Ограничения

Указанная длина контекста — 1024 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев, описанных в карточке; её качество за пределами этих сценариев не охарактеризовано.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MVP-open-dialog

The MVP-open-dialog model was proposed in MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation by Tianyi Tang, Junyi Li, Wayne Xin Zhao and Ji-Rong Wen.

The detailed information and instructions can be found https://github.com/RUCAIBox/MVP.

Model Description

MVP-open-dialog is a prompt-based model that MVP is further equipped with prompts pre-trained using labeled open dialogue system datasets. It is a variant (MVP+S) of our main MVP model. It follows a Transformer encoder-decoder architecture with layer-wise prompts.

MVP-open-dialog is specially designed for open dialogue system (conversation) tasks, such as chitchat (PersonaChat, DailyDialog), knowledge grounded conversation (Topical-Chat, Wizard of Wikipedia) and visual dialog (DSTC7-AVSD).

Example

>>> from transformers import MvpTokenizer, MvpForConditionalGeneration

>>> tokenizer = MvpTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp-open-dialog")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Given the dialog: do you like dance? [SEP] Yes I do. Did you know Bruce Lee was a cha cha dancer?",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['I did not know that. I did know that Tupac danced ballet in high school.']

Related Models

MVP: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp.

Prompt-based models:

Multi-task models:

Citation

@article{tang2022mvp,
  title={MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation},
  author={Tang, Tianyi and Li, Junyi and Zhao, Wayne Xin and Wen, Ji-Rong},
  journal={arXiv preprint arXiv:2206.12131},
  year={2022},
  url={https://arxiv.org/abs/2206.12131},
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
24e8fb9

0 моделей