语言: 英文
数据集:

• huggingartists/egor-kreed
  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 创建。

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工作原理

要了解模型开发过程，请查阅 W&B 报告。

训练数据

模型基于叶戈尔·克里德 (EGOR KREED) 的歌词进行训练。

数据集可在此获取 此处，并通过以下代码调用：

from datasets import load_dataset  
dataset = load_dataset("huggingartists/egor-kreed")  

探索数据，所有训练步骤均通过 W&B 工件 跟踪记录。

训练流程

模型基于预训练的 GPT-2 微调，学习叶戈尔·克里德的歌词风格。

超参数与指标详见 W&B 训练记录，确保完全透明可复现。训练完成后，最终模型 将被存档并版本化。

使用方法

直接调用文本生成管道：

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

或使用 Transformers 库：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/egor-kreed")  
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/egor-kreed")  

局限性及偏差

模型存在 与 GPT-2 相同的局限性及偏差。此外，用户推文数据会进一步影响生成文本。

关于

由 Aleksey Korshuk 构建

访问项目仓库获取更多详情：