/ Модель

Характеристики

Контекст
300 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 окт 2022

gpt2-dialogbot-base-chinese

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GPT-2 для генерации коротких ответов в китайских бытовых диалогах.

643скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены19 мар 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

GPT2 中文对话生成模型由 shibing624 发布, предназначена для генерации ответов в бытовом китайском чате. В карточке описана исходная плотная архитектура GPT-2 с классом GPT2LMHeadModel; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает китайский язык, а её контекст составляет 300 токенов. Автор сообщает, что модель обучалась на распространённых китайских разговорных корпусах, включая Xiaohuangji, Douban, диалоги из телесериалов, форумы, Weibo, PTT и Qingyun, и приводит пример ответа на реплику о самочувствии. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в китайском чат-боте
  • поддержание бытового диалога на китайском языке
  • создание прототипа разговорного бота
  • автоматическое продолжение китайских реплик

Ограничения

Модель предназначена для коротких бытовых бесед, а заявленная длина контекста составляет 300 токенов. Карточка не приводит количественных оценок качества и предупреждает лишь о базовой семантической адекватности ответов на распространённых китайских чат-корпусах.

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

GPT2 for Chinese Dialog Model(gpt2-dialogbot-base-chinese)

GPT2中文对话生成模型

gpt2-dialogbot-base-chinese evaluate couplet test data:

The overall performance of GPT2 on dialog test:

input_texttarget_text
今天你的病好点了吗?好多了,谢谢你的关心

在常见中文闲聊数据集(包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等)上,基本能语义正确的回答问题。

GPT2对话模型的网络结构(原生GPT2):

arch

Usage

本项目开源在对话文本生成项目:dialogbot,可支持GPT2模型,通过如下命令调用:

Install package:

pip install -U dialogbot
>>> from dialogbot import GPTBot
>>> model = GPTBot("shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese")
>>> r = model.answer("今天你的病好点了吗?")
'好多了,谢谢你的关心'

模型文件组成:

gpt2-dialogbot-base-chinese
    ├── config.json
    ├── pytorch_model.bin
    └── vocab.txt

训练数据集

中文对话数据集

闲聊语料分享

中文闲聊语料数据集地址语料描述
常见中文闲聊chinese_chatbot_corpus包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等
50w中文闲聊语料百度网盘【提取码:4g5e】 或 GoogleDrive包含50w个多轮对话的原始语料、预处理数据
100w中文闲聊语料百度网盘【提取码:s908】 或 GoogleDrive包含100w个多轮对话的原始语料、预处理数据

数据格式:

谢谢你所做的一切
你开心就好
开心
嗯因为你的心里只有学习
某某某,还有你
这个某某某用的好

你们宿舍都是这么厉害的人吗
眼睛特别搞笑这土也不好捏但就是觉得挺可爱
特别可爱啊

如果需要训练GPT2模型,请参考https://github.com/shibing624/dialogbot

Citation

如果你在研究中使用了dialogbot,请按如下格式引用:

@software{dialogbot,
  author = {Xu Ming},
  title = {dialogbot: Dialogue Model Technology Tool},
  year = {2021},
  url = {https://github.com/shibing624/dialogbot},
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
1dfeed8

0 моделей