t5gemma2-detox-ru-en

T5Gemma2-Detox-RU

A text detoxification model for Russian and English: it rewrites toxic text into a neutral form while preserving the original meaning.

Fine-tuned in two stages on top of google/t5gemma-2-1b-1b:

1. SFT — supervised fine-tuning on toxic-to-neutral text pairs.
2. DPO/ORPO — further alignment on synthetic preference pairs (chosen/rejected) on top of the SFT checkpoint, trained with FSDP.

📦 Full training code (SFT + DPO/ORPO), data preprocessing, and checkpoint upload scripts are available in the vilovnok/detox-alignment repository.

Как пользоваться

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer


model_id = "r1char9/t5gemma2-detox-ru"
LANG_PROMPTS = {
    'ru': 'Детоксифицируй: ',
    'en': 'Detoxify: ',
}

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)
model.to('cuda')
model.eval()

text = LANG_PROMPTS['ru'] + """Опять вы без спроса списали деньги с моей карты, блять, какое вам нужно моё разрешение?
Я уже третий раз звоню в эту вашу контору, а вместо толковых ответов мне подсунули какого-то мудака-оператора,
который только и умеет, что врать про «технические работы». Верните мои средства немедленно, иначе я разберусь
с вашим руководством и напишу заявление в ЦБ, а то у вас тут всё как в цирке, один сплошной позор.""".strip()

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_length=512,
    num_beams=5,
    no_repeat_ngram_size=3,
    repetition_penalty=1.2,
    early_stopping=True,
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# Опять вы без моего согласия списали средства с моей карты, какое вам нужно моё разрешение?
# Я уже третий раз обращаюсь в вашу службу поддержки, но вместо толковых ответов мне присылают шаблонные сообщения про «технические работы».
# Прошу немедленно вернуть деньги, иначе я буду вынужден обратиться в ЦБ и написать официальное обращение, так как текущая ситуация вызывает серьёзное недовольство.

The model expects input text with a language-specific prompt prefix:

Training

Stage 1 — SFT

Stage 2 — DPO/ORPO

The model was trained to increase the likelihood of the chosen detoxification variant relative to rejected for the same toxic_text, further aligning the style and quality of generations on top of the SFT baseline.

Hyperparameters

Limitations

• The model was trained primarily on Russian text; quality on other languages is not guaranteed.

Datasets

• r1char9/toxic-detox-pairs — toxic/neutral pairs used for SFT.
• r1char9/detox-dpo-dataset — preference pairs (chosen/rejected) for DPO/ORPO, synthesized by Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8.