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1model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("DaehanKim/KoUL2")
2tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DaehanKim/KoUL2")
3
4for prefix_token in ("[NLU]","[NLG]","[S2S]"):
5 input_string = f"{prefix_token}어떤 아파트는 호가가 [new_id_27]는등 경기 침체로 인한 [new_id_26]를 확인할 수 있었습니다.</s>"
6 inputs = tokenizer(input_string, return_tensors="pt", add_special_tokens=False)
7 decoder_inputs = tokenizer("<pad>[new_id_27]", return_tensors='pt', add_special_tokens=False)
8 outputs = model.generate(input_ids = inputs.input_ids, decoder_input_ids=decoder_inputs.input_ids, num_beams=10, num_return_sequences=5)
9 print(tokenizer.batch_decode(outputs))# output
['<pad>[new_id_27] 고공행진을[new_id_26] 아파트의 호가가 고공행진을', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을[new_id_26] 아파트 호가가 고공 행진', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을[new_id_26] 아파트 값이 고공 행진', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을[new_id_26] 아파트의 호가가 고공 행', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을[new_id_26] 아파트 호가가 고공행진을']
['<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르고 어떤 아파트는 호가가 천만 ', '<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르고 어떤 아파트는 호가가 천만[new_id_26]', '<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르고 어떤 아파트는 호가가 천 만', '<pad>[new_id_27] 천만 원에서 천만 원 까지 오르는[new_id_26] 아파트 가격 하락', '<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르고 어떤 아파트는 호가가 천 원']
['<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르는[new_id_26] 아파트 값이 천만 원', '<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르는[new_id_26] 아파트 값이 천만 원을', '<pad>[new_id_27] 천만 원 이상 오르는[new_id_26] 아파트 값이 오르는 등 부동산', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을 이어가고[new_id_26] 아파트 값이 하락하는 등', '<pad>[new_id_27] 고공 행진을 하고[new_id_26] 아파트 값이 하락하는 등']kdh5852 [at] gmail [dot] com으로 문의해주시면 답변 드리겠습니다.