语言:

• 英语
  许可协议:
  cc-by-nc-4.0
  数据集:
• facebook/asset
• wi_locness
• GEM/wiki_auto_asset_turk
• discofuse
• zaemyung/IteraTeR_plus
• jfleg
• grammarly/coedit
  评估指标:
• sari
• bleu
• accuracy

CoEdIT-xxl模型卡

该模型通过对google/flan-t5-xxl模型在CoEdIT数据集上进行微调获得。

论文: 《CoEdIT：通过任务特定指令微调实现文本编辑》

作者: Vipul Raheja, Dhruv Kumar, Ryan Koo, Dongyeop Kang

模型详情

模型描述

• 支持语言(NLP): 英语
• 基础模型: google/flan-t5-xxl

模型来源

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

使用方法

我们公开了论文中使用的所有模型。

功能应用

文本修订任务

给定编辑指令和原始文本，本模型可生成修订后的文本版本。

调用示例

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("grammarly/coedit-xxl")  
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("grammarly/coedit-xxl")  
input_text = '修正句子语法错误: 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)  

相关软件

https://github.com/vipulraheja/coedit

引用

BibTeX格式:

@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格式:
Raheja, V., Kumar, D., Koo, R., & Kang, D. (2023). CoEdIT: 基于任务特定指令微调的文本编辑. ArXiv. /abs/2305.09857