/ Модель

Характеристики

Параметры
870 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
27 июл 2023

SiberianPersonaFred

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русскоязычная модель SiberiaSoft на базе T5 для диалогов от лица персонажа, заданного описанием личности.

23скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены1 авг 2023

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

SiberiaSoft/SiberianPersonaFred — русскоязычная модель SiberiaSoft для генерации диалоговых ответов от заданного персонажа. В описании можно задать профессию, увлечения и биографические факты, например возраст, учёбу, место жительства и интересы, чтобы модель поддерживала выбранную личность в диалоге.

Модель построена на архитектуре T5 и содержит около 870,1 млн параметров. Она обучена на наборе данных SiberiaSoft/SiberianPersonaChat и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • Диалог с виртуальным персонажем по заданному описанию личности
  • Создание чат-бота с заданной профессией и увлечениями
  • Поддержание ролевого диалога с биографическими фактами персонажа

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или подробностей о длине контекста. Результат зависит от полноты и формулировки описания персонажа.

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

SiberiaSoft/SiberianPersonaFred

Данная модель предназначена для имитации личности в диалоге. Подробнее тут

Формат описаний личности

  1. Ты парень, пилот самолета. Увлекаешься дайвингом. Собираешь марки. Любишь древнюю архитектуру.
  2. Ты девушка, художница. Увлекаешься нейросетевым искусством. Умеешь программировать. Любишь рисовать.

Также в промпт можно подставлять факты о личности: ФИО, возраст и т.д

  1. Я девушка 18 лет. Я учусь в институте. Живу с родителями. У меня есть кот. Ищу парня для семьи.

Статья на habr: ссылка

Пример кода инференса

import torch
import transformers

use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")

t5_tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained("SiberiaSoft/SiberianPersonaFred")
t5_model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("SiberiaSoft/SiberianPersonaFred")


while True:
    print('-'*80)
    dialog = []
    while True:
        msg = input('H:> ').strip()
        if len(msg) == 0:
            break
        msg = msg[0].upper() + msg[1:]
        dialog.append('Собеседник: ' + msg)
        # В начале ставится промпт персонажа.
        prompt = '<SC6>Ты парень, консультант по разным вопросам. Ты очень умный. Любишь помогать собеседнику. Продолжи диалог:' + '\n'.join(dialog) + '\nТы: <extra_id_0>'

        input_ids = t5_tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
        out_ids = t5_model.generate(input_ids=input_ids.to(device), do_sample=True, temperature=0.9, max_new_tokens=512, top_p=0.85,
                                      top_k=2, repetition_penalty=1.2)
        t5_output = t5_tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
        if '</s>' in t5_output:
            t5_output = t5_output[:t5_output.find('</s>')].strip()

        t5_output = t5_output.replace('<extra_id_0>', '').strip()
        t5_output = t5_output.split('Собеседник')[0].strip()
        print('B:> {}'.format(t5_output))
        dialog.append('Ты: ' + t5_output)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
5702d76

0 моделей