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language:
- ja
license: cc-by-sa-4.0
datasets:
- wikipedia
- cc100
widget:
- text: "早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を"
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# nlp-waseda/gpt2-xl-japanese

This is Japanese GPT2 with approximately　1.5B parameters pretrained on Japanese Wikipedia and CC-100
The model architecture of the model are based on [Radford+ 2019](https://paperswithcode.com/paper/language-models-are-unsupervised-multitask).

## Intended uses & limitations

You can use the raw model for text generation or fine-tune it to a downstream task.

Note that the texts should be segmented into words using [Juman++](https://github.com/ku-nlp/jumanpp) in advance.

### How to use

You can use this model directly with a pipeline for text generation. Since the generation relies on some randomness, we set a seed for reproducibility:

```python
from transformers import pipeline, set_seed
generator = pipeline('text-generation', model='nlp-waseda/gpt2-xl-japanese')
# If you use gpu.
# generator = pipeline('text-generation', model='nlp-waseda/gpt2-xl-japanese', device=0)

set_seed(42)
generator("早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を", max_length=30, do_sample=True, pad_token_id=2, num_return_sequences=5)
[{'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 勉強 して いる 大学生 です. 自然 言語 処理 や 音声 認識, 機械 学習 等 に 興味 が あり, 特に 画像'},
 {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 学んで いる と ある 方 と お 会い して き ました. 今日 は お 話 する 時間 が 少なかった のです が,'},
 {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 研究 して いる が 、 それ を 趣味 と は 思わず 、 会社 を 作る ため の 手段 と とらえて いる ようです 。'},
 {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 専門 的に 学ぶ サークル です 。 日本 語 教育 センター で 日本 語 を 勉強 した 中国 の 人 たち と 交流 する'},
 {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 専攻 した 時 に 、 数学 の 知識 ・ プログラミング 言語 の 知識 が 身 に ついて いた の は 、 とても 役'}]
```

```python
from transformers import AutoTokenizer, GPT2Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlp-waseda/gpt2-xl-japanese')
model = GPT2Model.from_pretrained('nlp-waseda/gpt2-xl-japanese')
text = "早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
```

### Preprocessing

The texts are normalized using [neologdn](https://github.com/ikegami-yukino/neologdn), segmented into words using [Juman++](https://github.com/ku-nlp/jumanpp), and tokenized by [BPE](https://huggingface.co/docs/tokenizers/api/models#tokenizers.models.BPE). Juman++ 2.0.0-rc3 was used for pretraining.

The model was trained on 8 NVIDIA A100 GPUs.


# Acknowledgments

This work was supported by Joint Usage/Research Center for Interdisciplinary Large-scale Information Infrastructures (JHPCN) through General Collaboration Project no. jh221004, "Developing a Platform for Constructing and Sharing of Large-Scale Japanese Language Models".

For training models, we used the [mdx](https://mdx.jp/): a platform for the data-driven future.