update usecase with pipeline on README

README.md

@@ -14,9 +14,9 @@ language: ko
 * Check the model performance and other language models for Korean in [github](https://github.com/kiyoungkim1/LM-kor)
 
 ```python
-from transformers import BertTokenizerFast, GPT2LMHeadModel
-tokenizer_gpt3 = BertTokenizerFast.from_pretrained("kykim/gpt3-kor-small_based_on_gpt2")
-input_ids = tokenizer_gpt3.encode("text to tokenize")[1:]  # remove cls token
-        
-model_gpt3 = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("kykim/gpt3-kor-small_based_on_gpt2")
+from transformers import pipeline
+
+pipe = pipeline('text-generation', model='beomi/kykim-gpt3-kor-small_based_on_gpt2')
+print(pipe("안녕하세요! 오늘은"))
+# [{'generated_text': '안녕하세요! 오늘은 제가 요즘 사용하고 있는 클렌징워터를 소개해드리려고 해요! 바로 이 제품!! 바로 이'}]
 ```