--- pipeline_tag: text-generation tags: - PyTorch - Transformers - gpt2 license: unlicense language: ru widget: - text: "- У Джульетты было 7 пончиков, а потом она 3 съела. Сколько у нее осталось пончиков? -" - text: "- Аристотель был греческим ученым. Все греческие ученые были черноволосыми. Какой вывод можно сделать про внешность Аристотеля? -" --- ## Russian Chit-chat with common sence reasoning Модель является ядром прототипа [диалоговой системы](https://github.com/Koziev/chatbot). У нее есть 2 основные функции. Первая функция - генерация реплик чит-чата. В качестве затравки подается история диалога (предшествующие несколько реплик, до 10). ``` - Привет, как дела? - Привет, так себе. - <<< эту реплику ожидаем от модели >>> ``` Вторая функция модели - вывод ответа на заданный вопрос, опираясь на дополнительные факты. Предполагается, что релевантные факты извлекаются из стороннего хранилища (базы знаний) с помощью другой модели, которую мы здесь пока не рассматриваем. Используя указанный факт и текст вопроса, модель построит грамматичный и максимально краткий ответ, как это сделал бы человек в подобной коммуникативной ситуации. Релевантные факты следует указывать перед текстом заданного вопроса так, будто сам собеседник сказал их: ``` - Сегодня 15 сентября. Какой сейчас у нас месяц? - Сентябрь ``` Модель не ожидает, что все найденные и добавленные в контекст диалога факты действительно имеют отношение к заданному вопросу. Поэтому модель, извлекающая из базы знаний информацию, может жертвовать точностью в пользу полноте и добавлять что-то лишнее. Модель читчата в этом случае сама выберет среди добавленных в контекст фактов необходимую фактуру и проигнорирует лишнее. Текущая версия модели допускает до 5 фактов перед вопросом. В некоторых случаях модель может выполнять силлогический вывод ответа, опираясь на 2 предпосылки: ``` - Смертен ли Аристофан, если он был греческим философом, а все философы смертны? - Да ``` Как можно видеть из приведенных примеров, формат подаваемой на вход модели фактической информации для выполнения вывода предельно естественный и свободный. Кроме логического вывода, модель также умеет делать решать простые арифметические задачи в рамках 1-2 классов начальной школы, с двумя числовыми аргументами: ``` - Чему равно 2+8? - 10 ``` ### Контакты Если у Вас есть какие-то вопросы по использованию этой модели, или предложения по ее улучшению - пишите мне mentalcomputing@gmail.com ### Citation: ``` @MISC{rugpt_interpreter, author = {Ilya Koziev}, title = {Russian Chit-chat with common sence reasoning}, url = {https://huggingface.co/inkoziev/rugpt_npqa}, year = 2022 } ```