# Winnie
Winnie是基于[cambridgeltl/simctg_lccc_dialogue](https://huggingface.co/cambridgeltl/simctg_lccc_dialogue)训练的

我修改了vocab.txt, 新增了`[NAME][NICK][GENDER][YEAROFBIRTH][MONTHOFBIRTH][DAYOFBIRTH][ZODIAC][AGE]`几个special_token，然后搞了些类似
```
你是谁？
我是[NAME]。

你叫什么？
我叫[NAME]。

你多大啦？
我[AGE]岁了。
```
的语料。

第一次训练的时候起名叫Vicky，然后把Vicky的脑子训瓦特了，只能摸索新的办法了。
后来利用了[50W闲聊语料](https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat#%E9%97%B2%E8%81%8A%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%88%86%E4%BA%AB)搭配新增的语料按照大约19:1的比例进行训练，感觉效果还可以。
{"license": "mit"}
transformers pytorch gpt2 text-generation license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible has_space text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #gpt2 #text-generation #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 

# Winnie
Winnie是基于cambridgeltl/simctg_lccc_dialogue训练的

我修改了vocab.txt, 新增了'[NAME][NICK][GENDER][YEAROFBIRTH][MONTHOFBIRTH][DAYOFBIRTH][ZODIAC][AGE]'几个special_token，然后搞了些类似

的语料。

第一次训练的时候起名叫Vicky，然后把Vicky的脑子训瓦特了，只能摸索新的办法了。
后来利用了50W闲聊语料搭配新增的语料按照大约19:1的比例进行训练，感觉效果还可以。
# Winnie
Winnie是基于cambridgeltl/simctg_lccc_dialogue训练的

我修改了vocab.txt, 新增了'[NAME][NICK][GENDER][YEAROFBIRTH][MONTHOFBIRTH][DAYOFBIRTH][ZODIAC][AGE]'几个special_token，然后搞了些类似

的语料。

第一次训练的时候起名叫Vicky，然后把Vicky的脑子训瓦特了，只能摸索新的办法了。
后来利用了50W闲聊语料搭配新增的语料按照大约19:1的比例进行训练，感觉效果还可以。
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 # Winnie
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我修改了vocab.txt, 新增了'[NAME][NICK][GENDER][YEAROFBIRTH][MONTHOFBIRTH][DAYOFBIRTH][ZODIAC][AGE]'几个special_token，然后搞了些类似

的语料。

第一次训练的时候起名叫Vicky，然后把Vicky的脑子训瓦特了，只能摸索新的办法了。
后来利用了50W闲聊语料搭配新增的语料按照大约19:1的比例进行训练，感觉效果还可以。
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#transformers #pytorch #gpt2 #text-generation #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 
# Winnie
Winnie是基于cambridgeltl/simctg_lccc_dialogue训练的

我修改了vocab.txt, 新增了'[NAME][NICK][GENDER][YEAROFBIRTH][MONTHOFBIRTH][DAYOFBIRTH][ZODIAC][AGE]'几个special_token，然后搞了些类似

的语料。

第一次训练的时候起名叫Vicky，然后把Vicky的脑子训瓦特了，只能摸索新的办法了。
后来利用了50W闲聊语料搭配新增的语料按照大约19:1的比例进行训练，感觉效果还可以。