GPT Neo 2.7B Picard

🚀 GPT-Neo 2.7B - Picard

GPT-Neo 2.7B - Picardは、EleutherAIのGPT-Neo 2.7Bモデルをファインチューニングしたモデルです。このモデルは、テキスト生成などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

GPT-Neo 2.7B - Picardを使ってテキスト生成を行うことができます。以下に具体的な使用方法を示します。

✨ 主な機能

• テキスト生成パイプラインを通じて、入力されたテキストに続く文章を生成することができます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# この例では、毎回異なるシーケンスを生成します。
>>> from transformers import pipeline
>>> generator = pipeline('text-generation', model='mrseeker87/GPT-Neo-2.7B-Picard')
>>> generator("Jean-Luc Picard", do_sample=True, min_length=50)
[{'generated_text': 'Jean-Luc Picard, the captain of a Federation starship in command of one of Starfleet's few fulltime scientists.'}]

📚 ドキュメント

制限事項とバイアス

GPT-Neoは自己回帰型の言語モデルとして学習されています。これは、入力されたテキストの次のトークンを予測することが主な機能です。言語モデルはこのようなタスク以外にも広く利用されていますが、その挙動には多くの不確定性があります。 GPT-Neoは、不適切な表現や露骨な言葉を含むことが知られているThe Pileというデータセットを使って学習されています。使用目的によっては、GPT-Neoが社会的に受け入れられないテキストを生成する可能性があります。The Pileのバイアスに関する詳細な分析については、The Pileの論文のセクション5と6を参照してください。 すべての言語モデルと同様に、GPT-Neoが特定のプロンプトにどのように反応するかを事前に予測することは困難であり、不快な内容が突然生成されることがあります。出力を公開する前に、人間による選別やフィルタリングを行い、望ましくない内容を削除し、結果の品質を向上させることをおすすめします。

BibTeXエントリと引用情報

このモデルは以下のソフトウェアを使用して作成されています。

@software{gpt-neo,
  author       = {Black, Sid and
                  Leo, Gao and
                  Wang, Phil and
                  Leahy, Connor and
                  Biderman, Stella},
  title        = {{GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language 
                   Modeling with Mesh-Tensorflow}},
  month        = mar,
  year         = 2021,
  note         = {{If you use this software, please cite it using 
                   these metadata.}},
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {1.0},
  doi          = {10.5281/zenodo.5297715},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.5297715}
}

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。