update README

README.md

@@ -1,11 +1,12 @@
 ---
 language: "mn"
 tags:
+- bert
 - mongolian
-- cased
+- uncased
 ---
 
-# BERT-BASE-MONGOLIAN-CASED
+# BERT-LARGE-MONGOLIAN-UNCASED
 [Link to Official Mongolian-BERT repo](https://github.com/tugstugi/mongolian-bert)
 
 ## Model description
@@ -18,21 +19,27 @@ This repository is based on the following open source projects: [google-research
 #### How to use
 
 ```python
-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, BertForMaskedLM
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased')
-model = BertForMaskedLM.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased')
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased', use_fast=False)
+model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('tugstugi/bert-large-mongolian-uncased')
 
 ## declare task ##
 pipe = pipeline(task="fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
 ## example ##
-input_  = 'Миний [MASK] хоол идэх нь тун чухал.'
+input_  = 'Монгол улсын [MASK] Улаанбаатар хотоос ярьж байна.'
 
 output_ = pipe(input_)
 for i in range(len(output_)):
     print(output_[i])
 
+## output ##
+# {'sequence': 'монгол улсын нийслэл улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.7867621183395386, 'token': 849, 'token_str': 'нийслэл'}
+# {'sequence': 'монгол улсын ерөнхийлөгч улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.14303277432918549, 'token': 244, 'token_str': 'ерөнхийлөгч'}
+# {'sequence': 'монгол улсын ерөнхийлөгчийг улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.011642335914075375, 'token': 8373, 'token_str': 'ерөнхийлөгчийг'}
+# {'sequence': 'монгол улсын иргэд улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.006592822726815939, 'token': 247, 'token_str': 'иргэд'}
+# {'sequence': 'монгол улсын нийслэлийг улаанбаатар хотоос ярьж байна.', 'score': 0.006165097933262587, 'token': 15501, 'token_str': 'нийслэлийг'}
 ```
 
 

config.json

@@ -1,5 +1,4 @@
 {
-  "_name_or_path": "/content/model-uncased-large-32k-3000000",
   "architectures": [
     "BertForMaskedLM"
   ],