japanese-large-lm-3.6b

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
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for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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    num_return_sequences=5,
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for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
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    "おはようございます、今日の天気は",
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
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import torch
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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    num_return_sequences=5,
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for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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# 下記は生成される出力の例
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
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    "おはようございます、今日の天気は",
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    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, set_seed
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("line-corporation/japanese-large-lm-3.6b", use_fast=False)
generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
set_seed(101)
 
text = generator(
    "おはようございます、今日の天気は",
    max_length=30,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    num_return_sequences=5,
)
 
for t in text:
  print(t)
 
# 下記は生成される出力の例
# [{'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は雨模様ですね。梅雨のこの時期の 朝は洗濯物が乾きにくいなど、主婦にとっては悩みどころですね。 では、'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴れ。 気温は8°C位です。 朝晩は結構冷え込むようになりました。 寒くなってくると、...'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は曇りです。 朝起きたら雪が軽く積もっていた。 寒さもそれほどでもありません。 日中は晴れるみたいですね。'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は☁のち☀です。 朝の気温5°C、日中も21°Cと 暖かい予報です'},
#  {'generated_text': 'おはようございます、今日の天気は晴天ですが涼しい1日です、気温は午後になり低くなり25°Cくらい、風も強いようですので、'}]