readme: ---
  language: "id"
  license: "mit"
  datasets:
  - Indonesian Wikipedia
  widget:
  - text: "Pulau Dewata sering dikunjungi"
  ---
  
  # Indonesian GPT2 small model 
  
  ## Model description
  It is GPT2-small model pre-trained with indonesian Wikipedia using a causal language modeling (CLM) objective. This 
  model is uncased: it does not make a difference between indonesia and Indonesia.
  
  This is one of several other language models that have been pre-trained with indonesian datasets. More detail about 
  its usage on downstream tasks (text classification, text generation, etc) is available at [Transformer based Indonesian Language Models](https://github.com/cahya-wirawan/indonesian-language-models/tree/master/Transformers)
  
  ## Intended uses & limitations
  
  ### 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='cahya/gpt2-small-indonesian-522M')
  >>> set_seed(42)
  >>> generator("Kerajaan Majapahit adalah", max_length=30, num_return_sequences=5, num_beams=10)
  
  [{'generated_text': 'Kerajaan Majapahit adalah sebuah kerajaan yang pernah berdiri di Jawa Timur pada abad ke-14 hingga abad ke-15. Kerajaan ini berdiri pada abad ke-14'}, 
  {'generated_text': 'Kerajaan Majapahit adalah sebuah kerajaan yang pernah berdiri di Jawa Timur pada abad ke-14 hingga abad ke-16. Kerajaan ini berdiri pada abad ke-14'}, 
  {'generated_text': 'Kerajaan Majapahit adalah sebuah kerajaan yang pernah berdiri di Jawa Timur pada abad ke-14 hingga abad ke-15. Kerajaan ini berdiri pada abad ke-15'}, 
  {'generated_text': 'Kerajaan Majapahit adalah sebuah kerajaan yang pernah berdiri di Jawa Timur pada abad ke-14 hingga abad ke-16. Kerajaan ini berdiri pada abad ke-15'}, 
  {'generated_text': 'Kerajaan Majapahit adalah sebuah kerajaan yang pernah berdiri di Jawa Timur pada abad ke-14 hingga abad ke-15. Kerajaan ini merupakan kelanjutan dari Kerajaan Majapahit yang'}]
  
  ```
  Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch:
  ```python
  from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
  
  model_name='cahya/gpt2-small-indonesian-522M'
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = GPT2Model.from_pretrained(model_name)
  text = "Silakan diganti dengan text apa saja."
  encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
  output = model(**encoded_input)
  ```
  and in Tensorflow:
  ```python
  from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2Model
  
  model_name='cahya/gpt2-small-indonesian-522M'
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = TFGPT2Model.from_pretrained(model_name)
  text = "Silakan diganti dengan text apa saja."
  encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
  output = model(encoded_input)
  ```
  
  ## Training data
  
  This model was pre-trained with 522MB of indonesian Wikipedia.
  The texts are tokenized using a byte-level version of Byte Pair Encoding (BPE) (for unicode characters) and 
  a vocabulary size of 52,000. The inputs are sequences of 128 consecutive tokens.
  