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language: |
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library_name: transformers |
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# Model Card for Model ID |
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Questo modello fornisce informazioni base sull'ADR-2023 in lingua inglese |
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### Descrizione modello |
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Questo è un modello pre-addestrato GPT2 a cui è stato effettuato il fine tuning con informazioni testuali riguardanti l'ADR-2023. |
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E' stata utilizzata la lingua inglese per ottimizzare la resa output del modello. |
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Il framework utilizzato è pytorch. |
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Il processo di addestramento ha avuto l'obiettivo di istruire il modello a generare testo in modo coerente utilizzando un dataset composto da informazioni generali sull'ADR-2023 |
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## Utilizzo |
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Si può utilizzare il modello utilizzando pytorch e richiamandolo: |
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from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel |
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tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('fabiogpt/modello_addestrato_adr') |
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model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("fabiogpt/modello_addestrato_adr") |
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text = "Inizia il tuo testo qui." |
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encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') |
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output = model.generate(encoded_input['input_ids'], max_length=50) |
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generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) |
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print(generated_text) |
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## Rischi e Limitazioni |
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<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. --> |
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Il modello potrebbe produrre contenuti inappropriati poiché apprende dai dati su cui è stato addestrato. |
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È principalmente rivolto alla generazione di testo in inglese e potrebbe non performare bene con altre lingue. |
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Le informazioni fornite potrebbero non essere corrette, pertanto è opportuno verificarle. |
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### Risultati della valutazione |
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Nell'utilizzo il modello raggiunge risultati soddisfacenti nella generazione di testo coerente. |
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Se addestrato ulteriormente con informazioni più ampie e specifiche può migliorare le prestazioni. |
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### Dati di addestramento |
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Il modello è stato addestrato con lo scopo di provare a dare informazioni aggiuntive al modello pre-addestrato. |
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Le informaizioni utilizzate non sono esaustive ma sono servite come base per raggiungere lo scopo e valutare la qualità dell'addestramento. |
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#### Pre-processing |
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Preprocessing: |
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I testi sono stati tokenizzati utilizzando il tokenizer GPT-2, che suddivide il testo in token compatibili con il modello GPT-2. |
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Gli input al modello sono sequenze di questi token. |
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