Coedit Large

🚀 CoEdIT-Large モデルカード

このモデルは、CoEdITデータセットで対応するgoogle/flan-t5-large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。

論文: CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning

著者: Vipul Raheja, Dhruv Kumar, Ryan Koo, Dongyeop Kang

✨ 主な機能

• 文法の修正
• 文章の一貫性を高める
• 文章を簡単に理解できるように書き換える
• 文章を言い換える
• 文章を正式な表現にする
• 文章を中立的な表現にする

📦 インストール

このモデルのソフトウェアは、こちらのリポジトリで入手できます。

📚 ドキュメント

モデル詳細

モデルの説明

モデルのソース

• リポジトリ: https://github.com/vipulraheja/coedit
• 論文: https://arxiv.org/abs/2305.09857

使い方

論文で提示されたモデルを利用できます。

文章修正タスク

編集指示と元の文章が与えられると、このモデルは文章の編集バージョンを生成できます。

コード例

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-large")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-large")
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)

📄 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。

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