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@@ -13,8 +13,8 @@ model-index:
 
 이 모델은 lcw99 / t5-large-korean-text-summary을 klue-ynat으로 훈련시켜 만든 모델입니다.<br>
 Input = ['IT과학','경제','사회','생활문화','세계','스포츠','정치']<br>
-OUTPUT = 각 label에 맞는 뉴스 기사 제목을 생성합니다.
-
+OUTPUT = 각 label에 맞는 뉴스 기사 제목을 생성합니다.<br>
+배치단위로 추론하고싶다면 batch_encode_plus를 사용하시면 됩니다.
 ## Usage
 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
@@ -39,7 +39,8 @@ with torch.no_grad():
     top_p=0.95, # 누적 확률이 95%인 후보집합에서만 생성
 )
 decoded_output = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)[0]
-print(decoded_output)#갤노트7 출시 열흘...예약판매 5만 4천여대
+print(decoded_output)#SK텔레콤 스마트 모바일 요금제 시즌1 출시
+
 
 ```