T5 Flan Prompt Enhance

🚀 t5-Flan-Prompt-Enhance

t5-Flan-Prompt-Enhance 是一個基於 Flan-T5-Small 的微調模型，專門用於 增強提示、標題和註釋。這意味著該模型經過進一步訓練，以提高文本輸入的質量、清晰度和豐富度，使其更加詳細和富有表現力。

🚀 快速開始

T5-Flan-Prompt-Enhance 是一個基於 Flan-T5-Small 的微調模型，專門用於增強提示、標題和註釋。這意味著該模型經過進一步訓練，以提高文本輸入的質量、清晰度和豐富度，使其更加詳細和富有表現力。

✨ 主要特性

1. 提示擴展：對簡短或模糊的提示進行擴展，添加更多上下文、深度和細節。
2. 標題增強：通過添加更多描述性細節來改進標題，使其更具信息性和吸引力。
3. 註釋優化：使註釋更加清晰、結構化，並與上下文相關。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

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)

高級用法

文檔未提及高級用法相關代碼，故跳過此部分。

📚 詳細文檔

此微調過程使 T5-Flan-Prompt-Enhance 能夠生成 高質量、結構良好且與上下文相關的輸出，這對於文本生成、內容創作和人工智能輔助寫作等任務特別有用。

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節，故跳過此章節。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📋 模型信息