Tibetan Roberta Causal Base

🚀 藏文Roberta因果语言模型文本生成示例

本项目提供了一个使用 藏文Roberta因果语言模型 进行文本生成的示例，借助该模型可以实现藏文文本的生成，为藏文自然语言处理相关应用提供基础。

🚀 快速开始

以下是使用 藏文Roberta因果语言模型 进行文本生成的代码示例：

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'])

📚 详细文档

模型信息

关于模型

此模型由Sangjee Dondrub [sangjeedondrub at live dot com] 训练并发布。进行这些实验的唯一目的是提高其对Transformers API的熟悉程度。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。