/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 мар 2022

DialoGPT-small-Rick-Bot

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычный диалоговый генератор на GPT-2 для создания реплик по мотивам диалогов из «Рика и Морти».

42скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены20 июл 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

kingabzpro/DialoGPT-small-Rick-Bot — англоязычный диалоговый бот на архитектуре GPT-2, представленный как тестовая модель. По метаданным, модель работает через библиотеку Transformers, поддерживает генерацию текста и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Карточка указывает на датасет ysharma/rickandmorty, что связывает модель с диалогами из «Рика и Морти».

Модель можно использовать для генерации коротких реплик в стилистике диалога по мотивам этого датасета. README сообщает результат perplexity 8.53, но не описывает методику оценки или качество ответов. Формат весов — PyTorch и Safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация реплик персонажа в диалоге по мотивам «Рика и Морти»
  • создание англоязычного чат-бота для развлекательного общения
  • эксперименты с дообучением GPT-2 на диалоговом датасете

Ограничения

README сообщает perplexity 8.53, однако методика оценки и практическое качество ответов не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Source Code

DAGsHub

Testing

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('kingabzpro/DialoGPT-small-Rick-Bot')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('kingabzpro/DialoGPT-small-Rick-Bot')
# Let's chat for 4 lines
for step in range(4):
    # encode the new user input, add the eos_token and return a tensor in Pytorch
    new_user_input_ids = tokenizer.encode(input(">> User:") + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    # print(new_user_input_ids)

    # append the new user input tokens to the chat history
    bot_input_ids = torch.cat([chat_history_ids, new_user_input_ids], dim=-1) if step > 0 else new_user_input_ids

    # generated a response while limiting the total chat history to 1000 tokens, 
    chat_history_ids = model.generate(
        bot_input_ids, max_length=200,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  
        no_repeat_ngram_size=3,       
        do_sample=True, 
        top_k=100, 
        top_p=0.7,
        temperature=0.8
    )
    
    # pretty print last ouput tokens from bot
    print("RickBot: {}".format(tokenizer.decode(chat_history_ids[:, bot_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)))

Result

perplexity : 8.53

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
73d7e10

0 моделей