Update README.md (#2)
Browse files- Update README.md (88e3cdd722e983a873c2e90ef9bb14d93a7aaf0c)
Co-authored-by: XueHang <xuehaha@users.noreply.huggingface.co>
README.md
CHANGED
@@ -1,17 +1,58 @@
|
|
1 |
---
|
2 |
-
language:
|
3 |
-
|
4 |
license: creativeml-openrail-m
|
5 |
widget:
|
6 |
-
- text:
|
7 |
-
|
8 |
-
|
9 |
-
|
10 |
-
|
11 |
-
- text:
|
12 |
-
|
13 |
-
|
14 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
---
|
16 |
|
17 |
|
@@ -35,14 +76,14 @@ PromptCLUE:全中文任务零样本学习模型
|
|
35 |
# 加载模型
|
36 |
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
|
37 |
|
38 |
-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5
|
39 |
-
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5
|
40 |
```
|
41 |
|
42 |
使用模型进行预测推理方法:
|
43 |
```python
|
44 |
import torch
|
45 |
-
#这里使用paddle的
|
46 |
def preprocess(text):
|
47 |
return text.replace("\n", "_")
|
48 |
|
@@ -327,4 +368,4 @@ Model output:
|
|
327 |
```
|
328 |
|
329 |
更多示例功能和模型见
|
330 |
-
[ClueAI](https://github.com/clue-ai/PromptCLUE)
|
|
|
1 |
---
|
2 |
+
language:
|
3 |
+
- zh
|
4 |
license: creativeml-openrail-m
|
5 |
widget:
|
6 |
+
- text: |-
|
7 |
+
这是关于哪方面的新闻:
|
8 |
+
如果日本沉没,中国会接收日本难民吗?
|
9 |
+
选项:故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏
|
10 |
+
答案:
|
11 |
+
- text: |-
|
12 |
+
以下两句话是否表达相同意思:
|
13 |
+
文本1:糖尿病腿麻木怎么办?
|
14 |
+
文本2:糖尿病怎样控制生活方式
|
15 |
+
选项:相似,不相似
|
16 |
+
答案:
|
17 |
+
- text: |-
|
18 |
+
阅读以下对话并回答问题。
|
19 |
+
男:今天怎么这么晚才来上班啊?女:昨天工作到很晚,而且我还感冒了。男:那你回去休息吧,我帮你请假。女:谢谢你。
|
20 |
+
问题:女的怎么样?
|
21 |
+
选项:正在工作,感冒了,在打电话,要出差。
|
22 |
+
答案:
|
23 |
+
- text: |-
|
24 |
+
信息抽取:
|
25 |
+
张玄武1990年出生中国国籍无境外居留权博士学历现任杭州线锁科技技术总监。
|
26 |
+
问题:机构,人名,职位,籍贯,专业,国籍,种族
|
27 |
+
答案:
|
28 |
+
- text: >-
|
29 |
+
抽取关键词:
|
30 |
+
|
31 |
+
当地时间21日,美国联邦储备委员会宣布加息75个基点,将联邦基金利率目标区间上调到3.00%至3.25%之间,符合市场预期。这是美联储今年以来第五次加息,也是连续第三次加息,创自1981年以来的最大密集加息幅度。
|
32 |
+
|
33 |
+
关键词:
|
34 |
+
- text: |-
|
35 |
+
翻译成中文:
|
36 |
+
This is a dialogue robot that can talk to people.
|
37 |
+
答案:
|
38 |
+
- text: >-
|
39 |
+
为下面的文章生成摘要:
|
40 |
+
|
41 |
+
北京时间9月5日12时52分,四川甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震。地震发生后,领导高度重视并作出重要指示,要求把抢救生命作为首要任务,全力救援受灾群众,最大限度减少人员伤亡
|
42 |
+
|
43 |
+
摘要:
|
44 |
+
- text: |-
|
45 |
+
推理关系判断:
|
46 |
+
前提:小明明天要去北京
|
47 |
+
假设:小明计划明天去上海
|
48 |
+
选项:矛盾,蕴含,中立
|
49 |
+
答案:
|
50 |
+
- text: |-
|
51 |
+
问答:
|
52 |
+
问题:小米的创始人是谁?
|
53 |
+
答案:
|
54 |
+
library_name: paddlenlp
|
55 |
+
pipeline_tag: text2text-generation
|
56 |
---
|
57 |
|
58 |
|
|
|
76 |
# 加载模型
|
77 |
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
|
78 |
|
79 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5", from_hf_hub=False)
|
80 |
+
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ClueAI/PromptCLUE-base-v1-5", from_hf_hub=False)
|
81 |
```
|
82 |
|
83 |
使用模型进行预测推理方法:
|
84 |
```python
|
85 |
import torch
|
86 |
+
#这里使用paddle的gpu版本,推理更快
|
87 |
def preprocess(text):
|
88 |
return text.replace("\n", "_")
|
89 |
|
|
|
368 |
```
|
369 |
|
370 |
更多示例功能和模型见
|
371 |
+
[ClueAI](https://github.com/clue-ai/PromptCLUE)
|