语言: 英语
缩略图: https://www.huggingtweets.com/gamerepulse/1637857655050/predictions.png
标签:

• huggingtweets
  小部件示例:
• 文本: "我的梦想是"

我是由 huggingtweets 创建的。

通过 演示，基于你最喜欢的用户创建你自己的机器人！

工作原理

该模型使用了以下流程。

要了解模型的开发过程，请查看 W&B 报告。

训练数据

模型基于 Repulse | Iragon 正在 Kickstarter 上众筹！的推文进行训练。

| 数据 | Repulse | Iragon 正在 Kickstarter 上众筹！ |
| --- | --- |
| 下载的推文 | 510 |
| 转推 | 166 |
| 短推文 | 23 |
| 保留的推文 | 321 |

探索数据，这些数据在流程的每一步都通过 W&B 工件进行跟踪。

训练过程

该模型基于预训练的 GPT-2，并在 @gamerepulse 的推文上进行了微调。

超参数和指标记录在 W&B 训练运行中，以确保完全透明和可复现性。

训练结束时，最终模型会被记录并版本化。

使用方法

你可以直接使用该模型进行文本生成的流程：

from transformers import pipeline  
generator = pipeline('text-generation',  
                     model='huggingtweets/gamerepulse')  
generator("我的梦想是", num_return_sequences=5)  

局限性和偏见

该模型存在 与 GPT-2 相同的局限性和偏见。

此外，用户推文中的数据进一步影响了模型生成的文本。

关于

由 Boris Dayma 构建

更多详情，请访问项目仓库。