new names and samples

app.py

@@ -3,23 +3,22 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 from util_funcs import get_length_param
 
-def chat_function(message, length_of_the_answer, who_is_next, creativity):   # model, tokenizer
+def chat_function(Message, Length_of_the_answer, Who_is_next, Base_to_On_subject):   # model, tokenizer
     
-    input_user = message
+    input_user = Message
     
-    if length_of_the_answer == 'short':
+    if Length_of_the_answer == 'short':
         next_len = '1'
-    elif length_of_the_answer == 'medium':
+    elif Length_of_the_answer == 'medium':
         next_len = '2'
-    elif length_of_the_answer == 'long':
+    elif Length_of_the_answer == 'long':
         next_len = '3'
     else:
         next_len = '-'
         
-    print(who_is_next)
-    if who_is_next == 'Kirill':
+    if Who_is_next == 'Kirill':
         next_who = 'G'
-    elif who_is_next == 'Me':
+    elif Who_is_next == 'Me':
         next_who = 'H'
         
         
@@ -44,7 +43,7 @@ def chat_function(message, length_of_the_answer, who_is_next, creativity):   # m
         # append the new user input tokens to the chat history
         chat_history_ids = torch.cat([chat_history_ids, new_user_input_ids], dim=-1)
 
-        print(tokenizer.decode(chat_history_ids[-1])) # uncomment to see full gpt input
+        # print(tokenizer.decode(chat_history_ids[-1])) # uncomment to see full gpt input
 
         # save previous len
         input_len = chat_history_ids.shape[-1]
@@ -57,7 +56,7 @@ def chat_function(message, length_of_the_answer, who_is_next, creativity):   # m
             do_sample=True,
             top_k=50,
             top_p=0.9,
-            temperature = float(creativity),                          # 0 for greedy
+            temperature = float(Base_to_On_subject),                          # 0 for greedy
             mask_token_id=tokenizer.mask_token_id,
             eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
             unk_token_id=tokenizer.unk_token_id,
@@ -94,11 +93,12 @@ model = model.eval()
 # Gradio
 checkbox_group = gr.inputs.CheckboxGroup(['Kirill', 'Me'], default=['Kirill'], type="value", label=None)
 title = "Chat with Kirill (in Russian)"
-description = "Тут можно поболтать со мной. Но вместо меня бот. Оставь message пустым, чтобы Кирилл продолжил говорить. Подбробнее о технике по ссылке внизу."
-article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/Kirili4ik/ruDialoGpt3-finetune-colab'>Github with fine-tuning GPT-2 on your chat</a></p>"
+description = "Тут можно поболтать со мной. Но вместо меня бот. \n Оставь сообщение пустым, чтобы Кирилл продолжил говорить - он очень любит писать подряд несколько сообщений в чате. Подбробнее о технике по ссылке внизу."
+article = "<p style='text-align: center'><a href='https://github.com/Kirili4ik/ruDialoGpt3-finetune-colab'>Github with fine-tuning GPT-3 on your chat</a></p>"
 examples = [
-            ["Привет, как дела?", 'medium', 'Kirill', 0.5],
-            ["Сколько тебе лет?", 'medium', 'Kirill', 0.3],
+            ["В чем смысл жизни?", 'medium', 'Kirill', 0.95],
+            ["Когда у тебя ближайший собес?", 'medium', 'Kirill', 0.85],
+            ["Сколько тебе лет, Кирилл?", 'medium', 'Kirill', 0.85] 
 ]
 
 iface = gr.Interface(chat_function,