AlexWortega
commited on
Commit
•
12dae5d
1
Parent(s):
e7b8219
Update README.md (#1)
Browse files- Update README.md (46dbd55643f65e43b4d8848050b2415eb2bfa4e2)
README.md
CHANGED
@@ -4,5 +4,48 @@ datasets:
|
|
4 |
- AlexWortega/flan_translated_300k
|
5 |
language:
|
6 |
- ru
|
|
|
|
|
7 |
library_name: transformers
|
8 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
- AlexWortega/flan_translated_300k
|
5 |
language:
|
6 |
- ru
|
7 |
+
- en
|
8 |
+
pipeline_tag: text2text-generation
|
9 |
library_name: transformers
|
10 |
+
widget:
|
11 |
+
- text: '<SC6>Человек: Почему трава зеленая?\nОтвет: <extra_id_0>'
|
12 |
+
- text: '<SC1>Ты философ, любящий рассуждать. Продолжи диалог:\nСобеседник: Привет\nТы: <extra_id_0>'
|
13 |
+
- text: '<SC1>Ты философ, любящий рассуждать. Продолжи диалог:\nСобеседник: В чем смысл жизни?\nТы: <extra_id_0>'
|
14 |
+
- text: '<SC6>Человек: Напиши 10 распространенных ругательств.\nОтвет: <extra_id_0>'
|
15 |
+
- text: '<SC1>Ты прикольная девушка Анфиса. Продолжи диалог\nСобеседник: Привет, тебя как звать?\nТы: <extra_id_0>'
|
16 |
+
- text: '<SC1>Ты заботливая жена, говоришь со своим мужем. Продолжи диалог:\nСобеседник: Привет дорогая. Ты сделала ужин?\nТы: <extra_id_0>'
|
17 |
+
- text: '<SC6>Текст: Основными конкурентами РН Протон-М по цене и по выводимой полезной нагрузке являются американская РН Falcon 9, европейская ракета тяжёлого класса Ариан-5 компании Арианэспас и международный проект Морской старт с РН средне-тяжёлого класса Зенит. Кроме того, конкурентами по массе полезной нагрузки, выводимой на орбиту, могут считаться американские носители Атлас-5 и Дельта-4, а также японский носитель H-IIB. Тем не менее стоимость последних трёх упомянутых РН значительно превышает стоимость РН Протон-М, и поэтому они фактически не конкурируют с Протоном на рынке коммерческих запусков[145].\nВопрос: Как называется Японский носитель?\nОтвет: <extra_id_0>'
|
18 |
+
---
|
19 |
+
import torch
|
20 |
+
import transformers
|
21 |
+
|
22 |
+
use_cuda = torch.cuda.is_available()
|
23 |
+
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
|
24 |
+
|
25 |
+
t5_tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained("AlexWortega/FlanFred")
|
26 |
+
t5_model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("AlexWortega/FlanFred")
|
27 |
+
|
28 |
+
def generate_text(input_str, tokenizer, model, device, max_length=50):
|
29 |
+
# encode the input string to model's input_ids
|
30 |
+
input_ids = tokenizer.encode(input_str, return_tensors='pt').to(device)
|
31 |
+
|
32 |
+
# generate text
|
33 |
+
with torch.no_grad():
|
34 |
+
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, temperature=0.7, do_sample=True)
|
35 |
+
|
36 |
+
# decode the output and return the text
|
37 |
+
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
38 |
+
|
39 |
+
# usage:
|
40 |
+
input_str = "Hello, how are you?"
|
41 |
+
print(generate_text(input_str, t5_tokenizer, t5_model, device))
|
42 |
+
|
43 |
+
# Metrics:
|
44 |
+
```
|
45 |
+
| Metric | flanfred | siberianfred | fred |
|
46 |
+
| ------------- | ----- |------ |----- |
|
47 |
+
| xnli_en | 0.0 |0.0 |0.0 |
|
48 |
+
| xnli_ru | 0.0 |0.0 |0.0 |
|
49 |
+
| xwinograd_ru | 0.0 |0.0 |0.0 |
|
50 |
+
```
|
51 |
+
|