Tibetan Roberta Causal Base

🚀 チベット語Roberta因果言語モデルを用いたテキスト生成デモ

このデモは、Tibetan Roberta Causal Language Modelを使用してテキスト生成を行うものです。チベット語のテキスト生成に特化したモデルを活用し、様々なシナリオでのテキスト生成が可能です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用することで、チベット語のテキスト生成を行うことができます。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

model_name = 'sangjeedondrub/tibetan-roberta-causal-base'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

text_gen_pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer
)

init_text = 'རིན་'

outputs = text_gen_pipe(init_text,
              do_sample=True,
              max_new_tokens=200,
              temperature=.9,
              top_k=10,
              top_p=0.92,
              num_return_sequences=10,
              truncate=True)
for idx, output in enumerate(outputs, start=1):
  print(idx)
  print(output['generated_text'])

📚 ドキュメント

モデルについて

このモデルはSangjee Dondrub [sangjeedondrub at live dot com]によって訓練され、リリースされました。これらの実験を行った主な目的は、Transformers APIに対する理解を深めることです。

モデル情報

ウィジェット

以下のサンプルテキストを使用して、モデルの動作を確認できます。

• རིན་
• རྫོགས་པའི་
• ཆོས་ཀྱི་
• གངས་རིའི་
• བོད་ཀྱི་སྨན་

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。