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chatgpt_paraphraser_on_T5_base

开源模型实现ChatGPT级文本改写功能

该项目基于开源T5模型构建,通过Quora、SQUAD 2.0和CNN新闻数据集训练,实现文本改写功能。模型提供多个参数设置选项,可生成多个版本的改写结果。项目部署简单,适用于内容创作和文本优化等应用场景。

项目概述

这是一个基于T5-base模型开发的文本改写工具,可以生成类似ChatGPT质量的文本改写内容。该项目由Vladimir Vorobev和Maxim Kuznetsov开发,旨在提供高质量的文本改写服务。

核心特点

  • 基于T5-base模型进行迁移学习
  • 支持多样化的文本改写输出
  • 提供简单易用的部署接口
  • 具有良好的文本改写质量

数据来源

该模型的训练数据来自多个高质量数据集:

  • Quora问题配对数据集
  • SQUAD 2.0数据集
  • CNN新闻数据集
  • ChatGPT改写数据集

技术实现

模型采用transformers库实现,主要特点包括:

  • 使用beam search策略生成多个候选改写结果
  • 支持多样性惩罚以确保输出的多样性
  • 包含重复惩罚机制避免重复内容
  • 可调节的温度参数控制生成的随机性

使用方法

该模型的使用非常简单,只需要通过transformers库加载模型和分词器,然后调用paraphrase函数即可。用户可以通过调整各种参数来控制输出结果的特性,如:

  • num_beams:控制beam search的宽度
  • temperature:控制输出的随机性
  • num_return_sequences:控制返回结果的数量
  • diversity_penalty:控制输出的多样性

训练参数

模型训练采用了以下关键参数:

  • 训练轮次:5轮
  • 批次大小:64
  • 最大序列长度:128
  • 学习率:5e-5
  • 总批次数:196465

应用场景

该模型可以应用于多种场景:

  • 内容创作和编辑
  • 学术写作改写
  • 新闻稿件改写
  • 问答系统优化
  • 文本多样化表达

项目价值

这个项目为用户提供了一个高质量的文本改写工具,可以生成与ChatGPT相媲美的改写结果,同时保持了使用的简便性和灵活性。它既可以用于个人的写作辅助,也可以集成到更大的自然语言处理系统中。

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