GPT Kalki

🚀 GPT2-Kalki

GPT2-Kalki是一個基於GPT - 2的Transformer模型，它在來自維基百科的泰米爾語語料庫上進行了微調。該模型專門針對20世紀泰米爾作家Kalki Krishnamurthy的作品進行了微調。此模型用於探索以其小說角色展開的“如果……會怎樣”的情景。目前已上映的著名電影《龐尼因·塞爾萬 - I》就改編自這位作者的同名小說。該模型是在[GPT2 - Tamil](https://huggingface.co/abinayam/gpt - 2 - tamil)已在泰米爾語數據集上訓練好的基礎上進行訓練的。

✨ 主要特性

• 基於GPT - 2架構，在泰米爾語語料庫上微調，尤其聚焦於Kalki Krishnamurthy的作品。
• 可用於探索以小說角色為基礎的情景。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫不提供。

💻 使用示例

基礎用法

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, pipeline
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tsaditya/GPT-Kalki')
>>> model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('tsaditya/GPT-Kalki')
>>> text = "ஆதித்த கரிகாலர் தஞ்சைக்குச் செல்ல உடனடியாக ஒப்புக்கொண்டார். "
>>> encoded_text = tokenizer.encode(text, return_tensors='tf')
>>> beam_output = model.generate(
    encoded_text,
    do_sample=True, 
    max_length=512, 
    top_k=50, 
    top_p=0.95, 
    num_return_sequences=1,
    no_repeat_ngram_size = 3,
    temperature = 0.7
    )
>>> print(tokenizer.decode(beam_output[0], skip_special_tokens=True))

📚 詳細文檔

數據集使用情況

GPT - 2模型在以下數據集上進行訓練：

• oscar數據集 - 泰米爾語
• IndicNLP數據集 - 泰米爾語
• 手動爬取的維基百科數據集，該數據集包含故事和小說。爬取的數據集即將發佈。

模型演示示例

🔧 技術細節

本模型是在GPT - 2架構基礎上，使用泰米爾語相關數據集進行微調。先基於已在泰米爾語數據集上訓練好的[GPT2 - Tamil](https://huggingface.co/abinayam/gpt - 2 - tamil)模型，再針對Kalki Krishnamurthy的作品進一步微調，以實現對泰米爾語文本生成的優化，並用於探索特定小說角色的情景。

📄 許可證

文檔未提及許可證信息，暫不提供。