100 Gecs

🚀 🤖 HuggingArtists 100 gecsモデル

このモデルは、100 gecsの歌詞を元に生成するテキスト生成モデルです。huggingartistsを使って作成されています。

このモデルはhuggingartistsを使って作成されました。

デモを使って、あなたの好きなアーティストを元に独自のボットを作成しましょう！

🚀 クイックスタート

モデルの開発方法

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。

訓練データ

このモデルは、100 gecsの歌詞を使って訓練されました。

データセットはこちらから入手できます。 以下のコードで使用できます。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/100-gecs")

パイプラインの各ステップでW&B artifactsを使って追跡されたデータを探索してください。

訓練手順

このモデルは、事前学習されたGPT - 2をベースに、100 gecsの歌詞でファインチューニングされています。

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訓練実行に記録されています。

訓練終了時に、最終モデルがログに記録され、バージョン管理されます。

使い方

このモデルは、テキスト生成パイプラインを使って直接使用できます。

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/100-gecs')
generator("I am", num_return_sequences=5)

または、Transformersライブラリを使って使用することもできます。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/100-gecs")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/100-gecs")

制限事項とバイアス

このモデルは、GPT - 2と同じ制限事項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。

このプロジェクトについて

作成者: Aleksey Korshuk

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。