 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-small-japanese')
 >>> 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 学び 、 帰国 後 、 早稲田 大学 理工 学部 に 入学 し ます 。 卒業 後 、 早稲田 大学 工学 研究 科 、'},
  {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 学び 、 アメリカ の 大学 で 学士 号 を 取得 、 修士 の 取得 で 博士 号 を 取得 。  2008 年'},
  {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 勉強 して い ます 。 学部 は 日本 語 学科 を 専攻 して い ます 。  英語 が 話せる と いう'},
  {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 専攻 して いた 。 2011 年 に 第 26 回 日本 化学 会 学生 委員 会 奨励 賞 ( 第 2 年次 審査'},
  {'generated_text': '早稲田 大学 で 自然 言語 処理 を 中心 と する 言語 学 研究 を 行って いる 。   東京 都 ・ 豊島 区 の お 見合い 相手 。'}]
 ```
 
 Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch:
 
 ```python
 from transformers import ReformerTokenizer, GPT2Model
 tokenizer = ReformerTokenizer.from_pretrained('nlp-waseda/gpt2-small-japanese')
 model = GPT2Model.from_pretrained('nlp-waseda/gpt2-small-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)
 ```
 
 