Update README.md

README.md

@@ -60,6 +60,21 @@ base_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(base_model_id)
 
 base_model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
 inference_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_repo_id)
+
+prefix = "Перефразуй це речення, змінивши гендерні сутності на протилежні (чоловічий <-> жіночий): "
+
+def generate_swapped_response(input_text, inference_model, tokenizer): 
+    inputs = tokenizer(prefix + input_text, return_tensors="pt")
+
+    with torch.no_grad():
+        outputs = inference_model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, temperature=0.1)
+
+    generated = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+    return generated
+
+input = "Він працює викладачем в університеті."
+gender-swapped_output = generate_swapped_response(input, inference_model, tokenizer)
 ```
 
 ---
@@ -67,7 +82,7 @@ inference_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_repo_id)
 ## 📊 Example
 
 **Input:**  
-`Перефразуй це речення, змінивши гендерні сутності на протилежні (чоловічий <-> жіночий): Він працює викладачем в університеті.`  
+`Він працює викладачем в університеті.`  
 **Output:**  
 `Вона працює викладачкою в університеті.`