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@@ -12,26 +12,14 @@ General-purpose Swich transformer based Japanese language model
 
 ```python
 >>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
->>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
->>> x_tok = tokenizer.encode("武田信玄は、")
->>> model = model.cuda()
->>> res = model.generator.generate_lm(x_tok, tokenizer)
->>> res[0]
-'勝頼の父であり、天正四年(1576)に死去するまで甲府14万石の大名として甲府を治めた戦国大名ですが...'
-```
 
-## Masked Language Model
-
-```python
->>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 >>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
 >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
->>> x_tok = tokenizer.encode("武田信玄は、<|inputmask|>時代ファンならぜひ押さえ<|inputmask|>きたい名将の一人。")
+>>> x_tok = tokenizer.encode("武田信玄は、", return_tensors="pt")
 >>> model = model.cuda()
->>> res = model.generator.predict_mlm(x_tok, tokenizer)
->>> res[0]
-'武田信玄は、戦国時代ファンならぜひ押さえておきたい名将の一人。'
+>>> c = model.generate(x_tok.cuda(), max_new_tokens=50, random_seed=63)
+>>> tokenizer.decode(c[0])
+'武田信玄は、戦国の頃より「智勇兼備」した英雄として織田信長に比されてきた戦国武将であり、...'
 ```