Coedit Xl

🚀 CoEdIT-xl模型卡片

CoEdIT-xl模型通过在CoEdIT数据集上微调对应的google/flan-t5-xl模型而得。数据集的详细信息可在我们的论文和仓库中找到。

🚀 快速开始

本模型是在CoEdIT数据集上对google/flan-t5-xl模型进行微调得到的。下面为你介绍如何使用该模型。

✨ 主要特性

• 文本修订能力：给定编辑指令和原始文本，模型能够生成编辑后的文本。
• 多参数规模可选：提供了CoEdIT-large（770M参数）、CoEdIT-xl（3B参数）和CoEdIT-xxl（11B参数）等不同参数规模的模型。

📦 安装指南

暂未提供安装步骤相关内容。

💻 使用示例

基础用法

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)

📚 详细文档

模型详情

模型描述

模型来源

• 仓库：https://github.com/vipulraheja/coedit
• 论文：https://arxiv.org/abs/2305.09857

模型使用

文本修订任务

给定编辑指令和原始文本，我们的模型可以生成编辑后的文本。

软件

https://github.com/vipulraheja/coedit

🔧 技术细节

暂未提供相关技术细节内容。

📄 许可证

本模型使用的许可证为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