--- license: mit widget: - text: "Wie geht es dir?" tags: - legal - KI - Machine Learning - NLP - Transformers - Deep Learning - Sprachmodell - GPT-2 - Deutsch - Textgenerierung - Open Source - Forschung - Legal - Automatisierung - Modelltraining - Künstliche Intelligenz - AI Assistent - Natural Language Processing - German NLP - GPT-2 Fine-Tuning datasets: - Atomic-Ai/AtomicGPT2-data language: - de base_model: - kkirchheim/german-gpt2-medium pipeline_tag: text-generation library_name: transformers --- # AtomicGPT 2.0 ## Überblick AtomicGPT 2.0 ist die neueste Generation unseres KI-Modells und bietet eine deutlich bessere Leistung als unser Vorgänger, AtomicGPT 1.0. Dank eines erheblich erweiterten Datensatzes kann AtomicGPT 2.0 intelligentere Antworten liefern und ein besseres Verständnis der deutschen Sprache demonstrieren. ## Verbesserungen gegenüber AtomicGPT 1.0 - **Größerer Datensatz**: Das Modell wurde mit einem viel umfangreicheren Datensatz trainiert, was zu einer besseren Sprachverarbeitung und allgemein fundierteren Antworten führt. - **Verbesserte Architektur**: Basierend auf `kkirchheim/german-gpt2-medium`, das bereits eine solide Grundlage für die deutsche Sprache bietet, konnten wir unser Modell effektiver trainieren. - **Geplante Updates**: Das Modell wird keine updates bekommen, weil AtomicGPT 3.0 kommst schneller als erwartet! ## Installation & Nutzung ### Voraussetzungen - Python 3.x - `transformers` - `torch` ### Codebeispiel zur Nutzung ```python from transformers import pipeline, AutoTokenizer import torch # Modell und Tokenizer laden MODEL_PATH = "Atomic-Ai/AtomicGPT_2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) chatbot = pipeline( "text-generation", model=MODEL_PATH, tokenizer=MODEL_PATH, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1 ) def generate_response(prompt): output = chatbot( prompt, max_new_tokens=256, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, # Stoppt am -Token pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9 ) return output[0]['generated_text'] def format_chat(user_input): return f"{user_input}" def extract_assistant_response(full_text): parts = full_text.split("") if len(parts) > 1: return parts[1].split("")[0].strip() return "Error: Response format invalid" def main(): print("Chat gestartet! Gib 'exit' ein, um zu beenden.") print("----------------------------------") while True: user_input = input("\nDu: ") if user_input.lower() == 'exit': break prompt = format_chat(user_input) full_response = generate_response(prompt) assistant_response = extract_assistant_response(full_response) print(f"\nAI Assistent: {assistant_response}") if __name__ == "__main__": main() ``` ## Support & Community Unterstütze uns und werde Teil unserer Community! [Discord beitreten](https://discord.com/channels/1347678618133860424/1347685062258327553)