✨チャットボットで日常をカラフルに✨
Colorful Scoopは、
楽しくおしゃべりできる会話AIを
開発しています!
>>> from convmodel import ConversationModel
>>> model = ConversationModel.from_pretrained("model")
>>> model.generate(
... context=["こんにちは", "こんにちは!お元気ですか?"],
... do_sample=True,
... top_p=0.9,
... top_k=50
... )
...
ConversationModelOutput(responses=['はい、元気です。'], context=['こんにちは', 'こんにちは!お元気ですか?'])
🙂 京都行きたいー
— colorfulscoop (@colorfulscoop) February 13, 2021
🤖 京都いいよねー
🙂 うん。コロナがね
🤖 そうなのよね、、コロナだから京都は行きにくい(TT)
https://t.co/nhmaJAk4pP via @colorfulscoop
🙂 深夜だけどお腹すいた...
— colorfulscoop (@colorfulscoop) February 13, 2021
🤖 (「・ω・)「ホイお供にな?
🙂 食べたら太りそう
🤖 まっっじ?
🙂 おそらくそうだよ
🤖 (。・н・。)パクッ
🙂 太るよ!!!!
🤖 いやだぁー
https://t.co/nhmaJAk4pP via @colorfulscoop
🙂 お昼寝しすぎてあまり寝れなかった…
— colorfulscoop (@colorfulscoop) February 13, 2021
🤖 お昼寝とか体壊れちゃうよ。
🙂 そうかも。ちゃんと夜寝た方がいいよね
🤖 なんか体調を崩さない様に気を付けないとだよね...
https://t.co/nhmaJAk4pP @colorfulscoopより
日本語会話を学習した convmodel を搭載したチャットボットとはトップページからお話しできます。
自然言語処理向け事前学習モデル
GPT-2 の small サイズを日本語 Wikipedia データセットで学習したモデルです。 トークナイザには SentencePiece を利用しています。
用途: 文の生成
🤗Model Hub 学習コードbert-base-ja を日本語の Sentence BERT 用にファインチューニングしたモデルです。
用途: 文の類似度計算、意味が似た文を検索
🤗Model Hub 学習コードBERT の base サイズのモデルを日本語 Wikipedia データセットで学習したモデルです。 トークナイザには SentencePiece を利用しています。
用途: 単語の穴埋め、ファインチューニング用の学習済みモデルとして利用
🤗Model Hub 学習コード会話AI開発をサポートするソフトウェア
自然言語処理に関するドキュメント