# GPT-2 Fine-tuning With Vietnamese Six Eight Poems ## Model description This is a Vietnamese GPT-2 Six Eight Poet Model which is trained on the 10mb of Six Eight poems dataset, based on the Vietnamese Wiki GPT2 pretrained model (https://huggingface.co./danghuy1999/gpt2-viwiki) ## Purpose This model was made only for fun and experimental study ## Dataset The dataset is about 10k lines of Vietnamese Six Eight poems ## Result - Train Loss: 2.7 - Val loss: 4.5 ## How to use You can use this model to generate Six Eight poems given any starting words ## Example ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tuanle/GPT2_Poet") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tuanle/GPT2_Poet").to(device) text = "hỏi rằng nàng" input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt').to(device) min_length = 60 max_length = 100 sample_outputs = model.generate(input_ids,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=True, max_length=max_length, min_length=min_length, # temperature = .8, # top_k= 100, top_p = 0.8, num_beams= 10, # early_stopping=True, no_repeat_ngram_size= 2, num_return_sequences= 3) for i, sample_output in enumerate(sample_outputs): print(">> Generated text {}\n\n{}".format(i+1, tokenizer.decode(sample_output.tolist(), skip_special_tokens=True))) print('\n---') ``` ## Demo - Input: "hỏi rằng nàng" - Output: hỏi rằng nàng đã nói ra\ cớ sao nàng lại hỏi han sự tình\ vân tiên nói lại những lời\ thưa rằng ở chốn am mây một mình\ từ đây mới biết rõ ràng\ ở đây cũng gặp một người ở đây\ hai người gặp lại gặp nhau\ thấy lời nàng mới hỏi tra việc này\ nguyệt nga hỏi việc bấy lâu\ khen rằng đạo sĩ ở đầu cửa thiền