Coedit Xl

🚀 CoEdIT-xl模型卡片

CoEdIT-xl模型通過在CoEdIT數據集上微調對應的google/flan-t5-xl模型而得。數據集的詳細信息可在我們的論文和倉庫中找到。

🚀 快速開始

本模型是在CoEdIT數據集上對google/flan-t5-xl模型進行微調得到的。下面為你介紹如何使用該模型。

✨ 主要特性

• 文本修訂能力：給定編輯指令和原始文本，模型能夠生成編輯後的文本。
• 多參數規模可選：提供了CoEdIT-large（770M參數）、CoEdIT-xl（3B參數）和CoEdIT-xxl（11B參數）等不同參數規模的模型。

📦 安裝指南

暫未提供安裝步驟相關內容。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-xl")
input_text = 'Fix grammatical errors in this sentence: When I grow up, I start to understand what he said is quite right.'
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids, max_length=256)
edited_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

模型來源

• 倉庫：https://github.com/vipulraheja/coedit
• 論文：https://arxiv.org/abs/2305.09857

模型使用

文本修訂任務

給定編輯指令和原始文本，我們的模型可以生成編輯後的文本。

軟件

https://github.com/vipulraheja/coedit

🔧 技術細節

暫未提供相關技術細節內容。

📄 許可證

本模型使用的許可證為CC BY-NC 4.0。

📄 引用信息

BibTeX引用

@article{raheja2023coedit,
      title={CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning}, 
      author={Vipul Raheja and Dhruv Kumar and Ryan Koo and Dongyeop Kang},
      year={2023},
      eprint={2305.09857},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

APA引用

Raheja, V., Kumar, D., Koo, R., & Kang, D. (2023). CoEdIT: Text Editing by Task-Specific Instruction Tuning. ArXiv. /abs/2305.09857