/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
11 мая 2023

coedit-xl

Языковая модель3 профессии

CoEdIT-xl — модель Grammarly для редактирования английского текста по инструкциям.

340скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены28 апр 2024

Бенчмарки

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

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

CoEdIT-xl — англоязычная модель редактирования текста от Grammarly, созданная дообучением google/flan-t5-xl на наборе данных CoEdIT. Она принимает исходный текст и инструкцию по редактированию и генерирует исправленную или преобразованную версию. Модель основана на архитектуре T5 и содержит 1,5 млрд параметров; контекст составляет 512 токенов.

Модель предназначена для редактирования и улучшения английских текстов по конкретным инструкциям. Карточка указывает лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • исправление грамматики и орфографии в английском тексте
  • перефразирование английских предложений по инструкции
  • упрощение английского текста
  • редактирование стиля и ясности английского текста

Ограничения

Поддерживает английский язык; контекст ограничен 512 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает коммерческое использование.

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

Model Card for CoEdIT-xl

This model was obtained by fine-tuning the corresponding google/flan-t5-xl model on the CoEdIT dataset. Details of the dataset can be found in our paper and repository.

Paper: CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning

Authors: Vipul Raheja, Dhruv Kumar, Ryan Koo, Dongyeop Kang

Model Details

Model Description

  • Language(s) (NLP): English
  • Finetuned from model: google/flan-t5-xl

Model Sources

How to use

We make available the models presented in our paper.

Uses

Text Revision Task

Given an edit instruction and an original text, our model can generate the edited version of the text.

task_specs

Usage

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
input_text = 'Fix grammatical errors in this sentence: When I grow up, I start to understand what he said is quite right.'
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids, max_length=256)
edited_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

Software

https://github.com/vipulraheja/coedit

Citation

BibTeX:

@article{raheja2023coedit,
      title={CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning}, 
      author={Vipul Raheja and Dhruv Kumar and Ryan Koo and Dongyeop Kang},
      year={2023},
      eprint={2305.09857},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

APA: Raheja, V., Kumar, D., Koo, R., & Kang, D. (2023). CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning. ArXiv. /abs/2305.09857

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
be7d1ae

0 моделей