metadata

language: vi
datasets:
  - cc100
tags:
  - summarization
  - translation
  - question-answering
license: mit

ViT5-base

State-of-the-art pretrained Transformer-based encoder-decoder model for Vietnamese.

How to use

For more details, do check out our Github repo.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("VietAI/vit5-base")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("VietAI/vit5-base")

sentence = "VietAI là tổ chức phi lợi nhuận với sứ mệnh ươm mầm tài năng về trí tuệ nhân tạo và xây dựng một cộng đồng các chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đẳng cấp quốc tế tại Việt Nam."
text =  "summarize: " + sentence + " </s>"
encoding = tokenizer.encode_plus(text, pad_to_max_length=True, return_tensors="pt")
input_ids, attention_masks = encoding["input_ids"].to("cuda"), encoding["attention_mask"].to("cuda")
outputs = model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks,
    max_length=256,
    early_stopping=True
)
for output in outputs:
    line = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(line)

Citation

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2205.06457,
  doi = {10.48550/ARXIV.2205.06457},
  author = {Phan, Long and Tran, Hieu and Nguyen, Hieu and Trinh, Trieu H.},
  title = {ViT5: Pretrained Text-to-Text Transformer for Vietnamese Language Generation},
  publisher = {arXiv},
  year = {2022},
}