# dant5-small --- language: - da - da-bornholm - da-synnejyl tags: - t5 license: cc-by-4.0 datasets: - dagw widget: - text: "Aarhus er Danmarks <extra_id_0>.<extra_id_2>" co2_eq_emissions: training_type: "pretraining" geographical_location: "Copenhagen, Denmark" hardware_used: "4 A100 GPUs, 91 training hours" --- `dant5-small` is a 60M parameter model with architecture identical to `t5-small`. It was trained for 10 epochs on the Danigh GigaWord Corpus ([official website](https://gigaword.dk), [paper](https://aclanthology.org/2021.nodalida-main.46/)). ## To use the model ```python from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration model_name = "strombergnlp/dant5-small" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) original_text = "Aarhus er Danmarks <extra_id_0> landets ældste. Under navnet Aros, som betyder å-munding, optræder den i skriftlige kilder i 900-tallet, men <extra_id_1> historie tilbage til 700-tallet.<extra_id_2>" original_label = "<extra_id_0> næststørste by og en af <extra_id_1> arkæologiske fund fører dens <extra_id_2>" input_ids = tokenizer(original_text, return_tensors="pt").input_ids labels = tokenizer(original_label, return_tensors="pt").input_ids loss = model(input_ids=input_ids, labels=labels).loss print(f"Original text: {original_text}") print(f"Original label: {original_label}") print(f"Loss for the original label is {loss.item()}") sequence_ids = model.generate(input_ids) sequences = tokenizer.batch_decode(sequence_ids) print(f"A sample generated continuation: ") print(sequences[0]) ``` You should see output similar to: ``` Original text: Aarhus er Danmarks <extra_id_0> landets ældste. Under navnet Aros, som betyder å-munding, optræder den i skriftlige kilder i 900-tallet, men <extra_id_1> historie tilbage til 700-tallet.<extra_id_2> Original label: <extra_id_0> næststørste by og en af <extra_id_1> arkæologiske fund fører dens <extra_id_2> Loss for the original label is 3.383681297302246 A sample generated continuation: <pad><extra_id_0> ældste og<extra_id_1> har sin<extra_id_2> Aarhus er Danmarks ældste<extra_id_3></s> ```