first commit

2026-06-05 16:53:03 +08:00
commit 06f1fd69a6
6047 changed files with 1895387 additions and 0 deletions
--- a/docs/source/ja/model_doc/dialogpt.md
+++ b/docs/source/ja/model_doc/dialogpt.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# DialoGPT
+
+## Overview
+
+DialoGPT は、[DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation](https://huggingface.co/papers/1911.00536) で Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-Chun Chen, Chris Brockett, Xiang Gao,
+Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan.これは、から抽出された 147M 万の会話のようなやりとりでトレーニングされた GPT2 モデルです。
+レディット。
+
+論文の要約は次のとおりです。
+
+*私たちは、大規模で調整可能なニューラル会話応答生成モデル DialoGPT (対話生成事前トレーニング済み) を紹介します。
+変成器）。 Reddit のコメント チェーンから抽出された 1 億 4,700 万件の会話のようなやり取りを対象にトレーニングされました。
+2005 年から 2017 年にかけて、DialoGPT は人間に近いパフォーマンスを達成するために Hugging Face PyTorch トランスフォーマーを拡張しました。
+シングルターンダイアログ設定における自動評価と人間による評価の両方。会話システムが
+DialoGPT を活用すると、強力なベースラインよりも関連性が高く、内容が充実し、コンテキストに一貫性のある応答が生成されます。
+システム。神経反応の研究を促進するために、事前トレーニングされたモデルとトレーニング パイプラインが公開されています。
+よりインテリジェントなオープンドメイン対話システムの生成と開発。*
+
+元のコードは [ここ](https://github.com/microsoft/DialoGPT) にあります。
+
+## Usage tips
+
+
+- DialoGPT は絶対位置埋め込みを備えたモデルであるため、通常は入力を右側にパディングすることをお勧めします。
+  左よりも。
+- DialoGPT は、会話データの因果言語モデリング (CLM) 目標に基づいてトレーニングされているため、強力です
+  オープンドメイン対話システムにおける応答生成時。
+- DialoGPT を使用すると、[DialoGPT's model card](https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium) に示されているように、ユーザーはわずか 10 行のコードでチャット ボットを作成できます。
+
+トレーニング：
+
+DialoGPT をトレーニングまたは微調整するには、因果言語モデリング トレーニングを使用できます。公式論文を引用すると： *私たちは
+OpenAI GPT-2に従って、マルチターン対話セッションを長いテキストとしてモデル化し、生成タスクを言語としてフレーム化します
+モデリング。まず、ダイアログ セッション内のすべてのダイアログ ターンを長いテキスト x_1,..., x_N に連結します (N は
+* 詳細については、元の論文を参照してください。
+
+<Tip>
+
+DialoGPT のアーキテクチャは GPT2 モデルに基づいています。API リファレンスと例については、[GPT2 のドキュメント ページ](openai-community/gpt2) を参照してください。
+
+</Tip>