metadata
license: mit
language:
- ko
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
widget:
- text: |
사용자가 한 말을 읽고 그에 질문에 답하거나 명령에 응답하는 비서입니다.
사용자:
한국의 수도는 어디인가요?
비서:
Chat T5
Chat T5 는 pko-flan-t5-large 를 기반으로 만들었습니다.
KoAlpaca 에서 제공하는 데이터셋과 evolve-instruct 에서 제공하는 데이터셋을 학습했습니다. 좋은 데이터를 공개해주셔서 감사합니다.
Model
Example
from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained("paust/pko-chat-t5-large")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("paust/pko-chat-t5-large", device_map='cuda')
prompt_tpl = "사용자가 한 말을 읽고 그에 질문에 답하거나 명령에 응답하는 비서입니다.\n\n사용자:\n{text}\n\n비서:\n"
prompt = prompt_tpl.format(text="한국의 수도는 어디인가요?")
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
logits = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=1024,
temperature=0.5,
no_repeat_ngram_size=6,
do_sample=True,
num_return_sequences=1,
)
text = tokenizer.batch_decode(logits, skip_special_tokens=True)[0]
print(text) # 한국의 수도는 서울입니다.
License
PAUST에서 만든 pko-t5는 MIT license 하에 공개되어 있습니다.