| --- |
| 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)) |
| |
