Coedit Xl

🚀 CoEdIT-xlモデルカード

このモデルは、google/flan-t5-xl モデルをCoEdITデータセットで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。

論文: CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning 著者: Vipul Raheja, Dhruv Kumar, Ryan Koo, Dongyeop Kang

📚 ドキュメント

モデルの説明

モデルのソース

🚀 クイックスタート

当社の論文で提示されたモデルを利用できます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
input_text = 'Fix grammatical errors in this sentence: 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)

用途

文章修正タスク

編集指示と元の文章が与えられると、当社のモデルは編集後の文章を生成することができます。

ソフトウェア

https://github.com/vipulraheja/coedit

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。

使用データセット

• grammarly/coedit
• facebook/asset
• jfleg
• zaemyung/IteraTeR_plus
• wi_locness
• GEM/wiki_auto_asset_turk
• discofuse

評価指標

• sari
• bleu
• accuracy