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Simctg Wikitext103

cambridgeltlによって開発
SimCTGフレームワークに基づいて訓練されたGPT - 2言語モデルで、対比検索方法を用いてより首尾一貫したテキストを生成します。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはWikitext - 103データセットで訓練されたGPT - 2のバリエーションで、対比フレームワークによってニューラルテキスト生成の品質を改善し、特にオープンドメインのテキスト生成タスクに適しています。

モデル特徴

対比検索生成
対比検索アルゴリズムを用いてテキストを生成し、生成の多様性と首尾一貫性をバランスさせます。
改善されたテキスト品質
標準のGPT - 2と比較して、生成されるテキストはより首尾一貫性があり、文脈との関連性が高くなります。
使いやすさ
明確なAPIインターフェースとサンプルコードを提供し、迅速な統合と使用を容易にします。

モデル能力

オープンドメインテキスト生成
テキスト続き生成
言語モデリング

使用事例

コンテンツ作成
記事続き生成
与えられたテキストのプレフィックスに基づいて、自動的に首尾一貫した後続の内容を生成します。
入力文脈と一致する流暢なテキストを生成します。
ゲーム開発
ゲームレビュー生成
自動的にゲームレビューの内容を生成します。
例として生成されたテトリスゲームのレビューのように
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