T5 Flan Prompt Enhance

🚀 t5-Flan-Prompt-Enhance

T5-Flan-Prompt-Enhanceは、Flan-T5-Smallをベースにファインチューニングされたモデルで、プロンプト、キャプション、注釈の強化を目的として設計されています。これは、モデルがテキスト入力の品質、明瞭性、豊かさを向上させるためにさらに学習されており、より詳細で表現力豊かなものになっていることを意味します。

🚀 クイックスタート

T5-Flan-Prompt-Enhanceを使うことで、高品質で構造的に整った、文脈に沿った出力を生成することができます。これは、テキスト生成、コンテンツ作成、AI支援による執筆などのタスクに特に役立ちます。

✨ 主な機能

1. プロンプトの拡張 – 短いまたは曖昧なプロンプトを受け取り、より多くの文脈、深み、具体性を加えて充実させます。
2. キャプションの強化 – より詳細な説明を追加することでキャプションを改善し、より有益で魅力的なものにします。
3. 注釈の洗練 – 注釈をより明確に、構造化され、文脈に沿ったものに強化します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコードを実行してください。

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# モデルのチェックポイント
model_checkpoint = "prithivMLmods/t5-Flan-Prompt-Enhance"

# トークナイザー
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

# モデル
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)

enhancer = pipeline('text2text-generation',
                    model=model,
                    tokenizer=tokenizer,
                    repetition_penalty=1.2,
                    device=0 if device == "cuda" else -1)

max_target_length = 256
prefix = "enhance prompt: "

short_prompt = "three chimneys on the roof, green trees and shrubs in front of the house"
answer = enhancer(prefix + short_prompt, max_length=max_target_length)
final_answer = answer[0]['generated_text']
print(final_answer)

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# モデルのチェックポイント
model_checkpoint = "prithivMLmods/t5-Flan-Prompt-Enhance"

# トークナイザー
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

# モデル
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)

enhancer = pipeline('text2text-generation',
                    model=model,
                    tokenizer=tokenizer,
                    repetition_penalty=1.2,
                    device=0 if device == "cuda" else -1)

max_target_length = 256
prefix = "enhance prompt: "

short_prompt = "three chimneys on the roof, green trees and shrubs in front of the house"
answer = enhancer(prefix + short_prompt, max_length=max_target_length)
final_answer = answer[0]['generated_text']
print(final_answer)

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。