语言: 英文
数据集:

• huggingartists/metallica
  标签:
• huggingartists
• 歌词
• 语言模型头部
• 因果语言模型

小部件示例:

• 文本: "I am"

本模型由huggingartists项目创建。

通过演示教程，为您喜爱的艺术家定制专属AI！

工作原理

了解模型开发过程，请查阅W&B技术报告。

训练数据

模型基于金属乐队的歌词进行训练。

数据集已发布于此处，可通过以下代码调用：

from datasets import load_dataset  

dataset = load_dataset("huggingartists/metallica")  

使用W&B数据追踪工具可探索完整数据，记录全流程每个环节。

训练流程

模型基于预训练的GPT-2框架，通过金属乐队歌词进行微调。

所有超参数与指标均记录于W&B训练过程，确保完全透明可复现。

训练完成后，最终模型将进行版本化存档。

使用方法

直接调用文本生成管道：

from transformers import pipeline  
generator = pipeline('text-generation',  
                     model='huggingartists/metallica')  
generator("I am", num_return_sequences=5)  

或使用Transformers库：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/metallica")  
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/metallica")  

局限性

模型存在与GPT-2相同的固有偏差。

此外，用户输入数据会显著影响生成文本的倾向性。

项目信息

由Aleksey Korshuk开发

访问项目仓库获取详情：