Обнаружение текста, который был получен из моделей крупных языков (например, GPT-2).
Веб -страница: http://gltr.io
Online-Demo: http://gltr.io/dist/index.html
Бумага: https://arxiv.org/abs/1906.04043
Проект Хендрика Стробелта, Себастьяна Германна, Александра М. Раша.
Сотрудничество MIT-IBM Watson AI Lab и Harvardnlp
Установите зависимости для Python> 3.6:
pip install -r requirements.txt
Запустите сервер для gpt-2-small
:
python server.py
Демо -экземпляр работает сейчас по адресу http: // localhost: 5001/client/index.html
запустить сервер для BERT
:
python server.py --model BERT
Экземпляр теперь работает по адресу http: // localhost: 5001/client/index.html? Nodemo. Подсказка: мы предоставляем только демонстрационные тексты для gpt2-small
.
usage: server.py [-h] [--model MODEL] [--nodebug NODEBUG] [--address ADDRESS]
[--port PORT] [--nocache NOCACHE] [--dir DIR] [--no_cors]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--model MODEL choose either 'gpt-2-small' (default) or 'BERT' or your own
--nodebug NODEBUG server in non-debugging mode
--port PORT port to launch UI and API (default:5001)
--no_cors launch API without CORS support (default: False)
Бэкэнд определяет ряд модельных API, которые можно вызвать сервером, запустив его с имени параметров --model NAME
. Чтобы добавить пользовательскую модель, вам нужно написать свой собственный API в backend/api.py
и добавить декоратор @register_api(name=NAME)
.
Каждый API должен быть классом, который наследует от AbstractLanguageChecker
, который определяет две функции check_probabilities
и postprocess
. Пожалуйста, следуйте документации в api.py
при реализации класса и функций.
Исходной код для фронта-в client/src
.
Для изменения необходима установка зависимостей узлов:
cd client/src ; npm install ; cd ../..
Повторное количество фронт-энда:
> rm -rf client/dist ; cd client/src/ ; npm run build ; cd ../..
Apache 2
(c) 2019 Хендрик Стробелт, Себастьян Германн, Александр М. Раш