Ot Rus

🚀 🤖 HuggingArtistsモデル O.T (RUS)

このモデルは、huggingartistsを使って作成されました。お気に入りのアーティストを基にしたボットを、デモを使って作成できます！

🚀 クイックスタート

使い方

このモデルは、テキスト生成パイプラインで直接使用できます。

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/ot-rus')
generator("I am", num_return_sequences=5)

または、Transformersライブラリを使用することもできます。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/ot-rus")

✨ 主な機能

このモデルは、O.T (RUS)の歌詞を基に学習されたGPT - 2ベースの言語モデルです。歌詞生成などのタスクに使用できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、transformersとdatasetsライブラリをインストールできます。

pip install transformers datasets

📚 ドキュメント

モデルの仕組み

モデルがどのように開発されたかを理解するには、W&Bレポートを確認してください。

学習データ

このモデルは、O.T (RUS)の歌詞で学習されました。データセットはこちらで入手でき、以下のコードで使用できます。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/ot-rus")

データを探索してみましょう。データはパイプラインの各ステップでW&B artifactsによって追跡されています。

学習手順

このモデルは、事前学習されたGPT - 2をベースに、O.T (RUS)の歌詞でファインチューニングされました。ハイパーパラメータとメトリクスは、完全な透明性と再現性のために、W&B学習実行に記録されています。学習終了時に、最終モデルがログに記録され、バージョン管理されます。

制限とバイアス

このモデルは、GPT - 2と同じ制限とバイアスを抱えています。さらに、ユーザーのツイートに含まれるデータが、モデルによって生成されるテキストに影響を与えます。

📄 ライセンス

詳細については、プロジェクトのリポジトリを訪問してください。

このモデルは、@AlekseyKorshukによって構築されました。