Dont Know Response

🚀 自然な「わからない」応答モデル

このモデルは、「わからない」応答生成タスクのために、依存関係ルールに基づくデータとQuora Question Pairs(QQP)データセットを組み合わせて、GoogleのT5をファインチューニングしたものです。

このモデルに関する追加情報:

• 論文 : Saying No is An Art: Contextualized Fallback Responses for Unanswerable Dialogue Queries
• GitHubリポジトリ: https://github.com/kaustubhdhole/natural-dont-know

🚀 クイックスタート

このセクションでは、自然な「わからない」応答モデルの基本的な使い方を説明します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
model_name = "ashish-shrivastava/dont-know-response"
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)

input = "Where can I find good Italian food ?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output) # I'm not sure where you can get good quality Italian food.

ハイパーパラメータ

n_epochs = 2
base_LM_model = "T5-base"
max_seq_len = 256
learning_rate = 3e-4
adam_epsilon = 1e-8
train_batch_size = 6

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@misc{shrivastava2020saying,
      title={Saying No is An Art: Contextualized Fallback Responses for Unanswerable Dialogue Queries}, 
      author={Ashish Shrivastava and Kaustubh Dhole and Abhinav Bhatt and Sharvani Raghunath},
      year={2020},
      eprint={2012.01873},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}