File size: 2,547 Bytes
d6b4434 ef255c7 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 54f2b7e d6b4434 e540ee3 d6b4434 e540ee3 d6b4434 6820768 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 |
---
license: mit
language:
- ru
tags:
- conversational
- internet-language
- slang
- experimental
- research
- education
- casual
- 2ch
- rugpt
base_model: sberbank-ai/rugpt2large
---
SberGPT2 InternetLanguage-RU Model (Experimental)
🇷🇺 Русскоязычная языковая модель на базе GPT-2 от Сбера, дообученная на отфильтрованных постах русскоязычного имиджборда 2ch (Двач).
Внимание: модель может генерировать нежелательный или бессмысленный контент. Используйте с осторожностью.
Описание
Модель дообучалась на постах с Двача (2ch.hk) после базовой версии sberbank-ai/rugpt2large
.
Посты были фильтрованы автоматическими скриптами для удаления нецензурной лексики, токсичности и оффтопа. Тем не менее, гарантировать безопасность контента невозможно.
Цель — исследование и экспериментальная генерация неформального текста, разговорного русского языка, сленга и "интернет-культуры".
Эта модель распространяется под лицензией MIT, с добавленным отказом от ответственности.
Модель предназначена исключительно для исследовательских и образовательных целей. Автор не несёт ответственности за возможный вред, причинённый использованием модели. Используйте на свой страх и риск.
Использование
---
## Использование
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MarkProMaster229/InternetLanguage")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MarkProMaster229/InternetLanguage")
# Пример генерации текста
input_text = "Привет! Как дела?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
|