Gpt2 Model De

🚀 ドイツ語用GPT2モデル

このモデルはドイツ語のテキスト生成に特化したGPT2ベースのモデルです。Ten Thousand German News Articles Datasetを使って訓練されており、高品質なドイツ語テキストを生成できます。

🚀 クイックスタート

このモデルはテキスト生成パイプラインで直接使用できます。生成にはランダム性が含まれるため、再現性のためにシードを設定します。

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generation= pipeline('text-generation', model='Tanhim/gpt2-model-de', tokenizer='Tanhim/gpt2-model-de')
>>> set_seed(42)
>>> generation("Hallo, ich bin ein Sprachmodell,", max_length=30, num_return_sequences=5)

以下は、このモデルを使用してPyTorchで与えられたテキストの特徴を取得する方法です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
text = "Ersetzen Sie mich durch einen beliebigen Text, den Sie wünschen."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generation= pipeline('text-generation', model='Tanhim/gpt2-model-de', tokenizer='Tanhim/gpt2-model-de')
>>> set_seed(42)
>>> generation("Hallo, ich bin ein Sprachmodell,", max_length=30, num_return_sequences=5)

高度な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
text = "Ersetzen Sie mich durch einen beliebigen Text, den Sie wünschen."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

📚 ドキュメント

モデル情報

引用

もしあなたの研究でこのリポジトリのモデルを使用する場合は、以下のように引用を考慮してください。

@misc{GermanTransformer,
  author = {Tanhim Islam},
  title = {{PyTorch Based Transformer Machine Learning Model for German Text Generation Task}},
  howpublished = "\url{https://huggingface.co/Tanhim/gpt2-model-de}",
  year = {2021}, 
  note = "[Online; accessed 17-June-2021]"
}

📄 ライセンス

このモデルはGPLライセンスの下で提供されています。