transformers pytorch tensorboard llama text-generation autotrain de dataset:blockplacer4/hobby-dataset autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference 4-bit bitsandbytes region:us
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tags:
- autotrain
- text-generation
datasets:
- blockplacer4/hobby-dataset
language:
- de
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
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# Model Card for Model ID

- Dieses Modell wurde unter Verwendung eines maßgeschneiderten Datasets entwickelt, das Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby enthält. Das Modell wurde trainiert, um menschenähnlichen Text basierend auf den gegebenen Argumenten zu generieren.

### Model Description
- Dieses Modell wurde speziell entwickelt, um überzeugende Texte mit Pro-Argumenten für das Programmieren als Hobby zu generieren. Es basiert auf einer maßgeschneiderten Trainingsgrundlage, die es ihm ermöglicht, auf menschenähnliche Weise auf Benutzereingaben zu reagieren und informative Argumente für das Hobby des Programmierens bereitzustellen. Dieses Modell ist darauf ausgerichtet, Texte zu generieren, die die Vorzüge und Vorteile des Programmierens als Freizeitbeschäftigung erläutern.



- **Developed by:** Janosch, Jannes, ...
- **Model type:** Textgenerierung 
- **Language(s) (NLP):** Englisch

### Model Sources [optional]

- **Repository:** https://github.com/blockplacer4/HobbyKI-GUI

## Uses

### Direct Use

- Dieses Modell kann verwendet werden, um menschenähnlichen Text zu generieren, der Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby enthält. Dies kann für Textgenerierungsaufgaben oder zur Erstellung von informativem Inhalt verwendet werden.


### Out-of-Scope Use

- Die Verwendung dieses Modells für bösartige oder irreführende Zwecke oder in Situationen, in denen es nicht angemessen ist, wird nicht unterstützt.

## Bias, Risks, and Limitations

- Dieses Modell hat einige wichtige Einschränkungen und Risiken:

- **Bias:** Das Modell kann durch das verwendete Dataset und Trainingsdaten Bias aufweisen, der sich auf die generierten Texte auswirken kann.
- **Qualität:** Die Qualität der generierten Texte kann variieren, und es besteht die Möglichkeit von inkorrekten oder irreführenden Informationen.
- **Missbrauch:** Es besteht das Potenzial für Missbrauch, wenn der generierte Text für schädliche oder unethische Zwecke verwendet wird.

### Recommendations

- Nutzer sollten sich der Risiken, des möglichen Bias und der Einschränkungen dieses Modells bewusst sein. Bei der Verwendung des Modells ist es wichtig, die generierten Texte sorgfältig zu überprüfen und zu validieren, insbesondere wenn sie für wichtige Anwendungen oder Entscheidungsfindungen verwendet werden.

### Training Data

- Das Modell wurde mit einem maßgeschneiderten Dataset trainiert, das Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby enthielt. Das Dataset wurde auf Grundlage von Benutzereingaben und Modellantworten erstellt
- https://huggingface.co/datasets/blockplacer4/hobby-dataset
  
### Training Procedure 

- **Vorverarbeitung:** Das Training umfasste die Vorverarbeitung von Textdaten, darunter Tokenisierung und Textbereinigung.
- **Trainingregime:** Das Modell wurde mit einem Fine-Tuning-Verfahren trainiert, um die Generierung von Pro-Argumenten zu optimieren.

## Evaluation

### Testing Data, Factors & Metrics

#### Testing Data

- Die Testdaten bestanden aus einer Vielzahl von menschlichen Eingaben, die Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby enthielten.

#### Factors

- Es wurden verschiedene Faktoren berücksichtigt, darunter die Qualität der generierten Texte, die Kohärenz und die Relevanz der Antworten.

#### Metrics

- Die Bewertung basierte auf menschlicher Überprüfung und Beurteilung der generierten Texte.

### Results

- Die Ergebnisse der Evaluierung zeigten, dass das Modell in der Lage ist, überzeugende Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby zu generieren. Die Qualität der generierten Texte wurde als zufriedenstellend bewertet.

#### Summary

- Dieses Modell wurde auf der Grundlage eines maßgeschneiderten Datasets entwickelt, um Pro-Argumente für das Programmieren als Hobby zu generieren. Es kann für Textgenerierungsaufgaben und die Erstellung von informativem Inhalt verwendet werden, wobei jedoch auf mögliche Bias und Qualitätsunterschiede in den generierten Texten geachtet werden sollte. Es wird empfohlen, die generierten Texte sorgfältig zu überprüfen und zu validieren, insbesondere für wichtige Anwendungen.

## Model Card Authors

- blockyy aka. Janosch