🚀 俄语对话微调模型：cointegrated/rut5-small-chitchat

这是一个基于 cointegrated/rut5-small 模型在部分俄语对话数据上微调得到的版本。它虽不算特别智能和富有创造力，但胜在小巧快速，可作为某些聊天机器人的备用回复生成器，也能进一步微调以模仿特定风格。

🚀 快速开始

该模型以 '\n\n' 分隔的先前对话语句作为输入，输出则是下一轮的回复语句。

✨ 主要特性

• 轻量快速：模型规模小，运行速度快。
• 可扩展性：既可以作为聊天机器人的备用回复生成方案，也能通过进一步微调来模仿特定风格。

📦 安装指南

在使用模型前，你需要安装必要的库：

!pip install transformers sentencepiece

💻 使用示例

基础用法

import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("cointegrated/rut5-small-chitchat")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("cointegrated/rut5-small-chitchat")

text = 'Привет! Расскажи, как твои дела?'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
    hypotheses = model.generate(
        **inputs, 
        do_sample=True, top_p=0.5, num_return_sequences=3, 
        repetition_penalty=2.5,
        max_length=32,
    )
for h in hypotheses:
    print(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True))
# Как обычно.
# Сейчас - в порядке.
# Хорошо.
# Wall time: 363 ms 

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。