T5 Flan Prompt Enhance

🚀 t5-Flan-Prompt-Enhance

t5-Flan-Prompt-Enhance 是一个基于 Flan-T5-Small 的微调模型，专门用于 增强提示、标题和注释。这意味着该模型经过进一步训练，以提高文本输入的质量、清晰度和丰富度，使其更加详细和富有表现力。

🚀 快速开始

T5-Flan-Prompt-Enhance 是一个基于 Flan-T5-Small 的微调模型，专门用于增强提示、标题和注释。这意味着该模型经过进一步训练，以提高文本输入的质量、清晰度和丰富度，使其更加详细和富有表现力。

✨ 主要特性

1. 提示扩展：对简短或模糊的提示进行扩展，添加更多上下文、深度和细节。
2. 标题增强：通过添加更多描述性细节来改进标题，使其更具信息性和吸引力。
3. 注释优化：使注释更加清晰、结构化，并与上下文相关。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Model checkpoint
model_checkpoint = "prithivMLmods/t5-Flan-Prompt-Enhance"

# Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

# Model
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)

enhancer = pipeline('text2text-generation',
                    model=model,
                    tokenizer=tokenizer,
                    repetition_penalty=1.2,
                    device=0 if device == "cuda" else -1)

max_target_length = 256
prefix = "enhance prompt: "

short_prompt = "three chimneys on the roof, green trees and shrubs in front of the house"
answer = enhancer(prefix + short_prompt, max_length=max_target_length)
final_answer = answer[0]['generated_text']
print(final_answer)

高级用法

文档未提及高级用法相关代码，故跳过此部分。

📚 详细文档

此微调过程使 T5-Flan-Prompt-Enhance 能够生成 高质量、结构良好且与上下文相关的输出，这对于文本生成、内容创作和人工智能辅助写作等任务特别有用。

🔧 技术细节

文档未提供具体的技术实现细节，故跳过此章节。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

📋 模型信息