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@@ -17,11 +17,15 @@ japanese-gpt-1b-PII-masking は、 [日本語事前学習済み1B GPTモデル](
 import torch
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
-input_text = ""
+instruction = "文中の個人情報をマスキングせよ\n\n"
+text = """オペレーター：ありがとうございます。カスタマーサポートセンターでございます。お名前と生年月日、ご住所を市区町村まで教えていただけますか？
+顧客：あ、はい。西山...すみません、西山俊之です。生年月日は、えーっと、1983年1月23日です。東京都練馬区在住です。
+オペレーター：西山俊之様、1983年1月23日生まれ、東京都練馬区にお住まいですね。確認いたしました。お電話の件につきまして、さらにご本人様確認をさせていただきます。"""
+input_text = instruction + text
 
 model_name = "cameltech/japanese-gpt-1b-PII-masking"
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(best_model_path)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(best_model_path)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
 if torch.cuda.is_available():
     model = model.to("cuda")
@@ -36,7 +40,7 @@ input_text += tokenizer.eos_token
 input_text = preprocess(input_text)
 
 with torch.no_grad():
-    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
+    token_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
 
     output_ids = model.generate(
         token_ids.to(model.device),
@@ -48,6 +52,11 @@ output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_spec
 output = postprocess(output)
 
 print(output)
+"""
+オペレーター:ありがとうございます。カスタマーサポートセンターでございます。お名前と生年月日、ご住所を<address>まで教えていただけますか?
+顧客:あ、はい。<name>です。生年月日は、えーっと、<birthday>です。<address>在住です。
+オペレーター:<name>様、<birthday>生まれ、<address>にお住まいですね。確認いたしました。お電話の件につきまして、さらにご本人様確認をさせていただきます。
+"""
 ```
 
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