Coedit Xl Composite

🚀 CoEdIT-xl-composite モデルカード

このモデルは、CoEdIT-Compositeデータセットで対応するgoogle/flan-t5-xlモデルをファインチューニングすることで得られました。データセットの詳細は、当社の論文とリポジトリで確認できます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、CoEdIT-xl-compositeモデルの基本的な使い方を説明します。

モデルの詳細

モデルの説明

モデルのソース

使い方

論文で提示したモデルを利用可能にしています。

✨ 主な機能

文章修正タスク

編集指示と元の文章が与えられると、当社のモデルは文章の編集バージョンを生成することができます。

このモデルは、以下に示すように、複合指示に対する編集も実行できます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-xl-composite")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-xl-composite")
input_text = 'Fix grammatical errors in this sentence and make it simpler: When I grow up, I start to understand what he said is quite right.'
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids, max_length=256)
edited_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

ソフトウェア

https://github.com/vipulraheja/coedit

📚 ドキュメント

引用

BibTeX

@article{raheja2023coedit,
      title={CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning}, 
      author={Vipul Raheja and Dhruv Kumar and Ryan Koo and Dongyeop Kang},
      year={2023},
      eprint={2305.09857},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

APA

Raheja, V., Kumar, D., Koo, R., & Kang, D. (2023). CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning. ArXiv. /abs/2305.09857

📄 ライセンス

このモデルはCC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。