Генерація тексту з RLHF
У цій вправі ви працюватимете з попередньо натренованою за допомогою RLHF моделлю lvwerra/gpt2-imdb-pos-v2. Це нагода пригадати, як будувати конвеєр Hugging Face, і перевірити типовий кейс для моделей, навчених із RLHF: генерування рецензій на фільми.
Об'єкти pipeline, AutoModelForCausalLM, and AutoTokenizer уже імпортовано з transformers. tokenizer уже завантажено
Ця вправа є частиною курсу
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Інструкції до вправи
- Встановіть назву моделі
lvwerra/gpt2-imdb-pos-v2, тобто моделі, попередньо натренованої за допомогою RLHF. - Використайте функцію
pipeline, щоб створити конвеєрtext-generation. - Використайте конвеєр генерування тексту, щоб згенерувати продовження наданої рецензії.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Set the model name
model_name = ____
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Create a text generation pipeline
text_generator = pipeline(____, model=model, tokenizer=tokenizer)
review_prompt = "Surprisingly, the film"
# Generate a continuation of the review
generated_text = text_generator(____, max_length=10)
print(f"Generated Review Continuation: {generated_text[0]['generated_text']}")