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-license: cc-by-4.0
+license: mit
+language:
+- ko
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text2text-generation
 ---
+
+# Chat T5
+[SourceCode](https://github.com/paust-team/pko-t5/tree/main/pkot5/chat)
+
+Chat T5 는 [pko-flan-t5-large](https://huggingface.co/paust/pko-flan-t5-large) 를 기반으로 만들었습니다.
+
+[KoAlpaca](https://github.com/beomi/koalpaca) 에서 제공하는 데이터셋과 [evolve-instruct](https://github.com/lcw99/evolve-instruct) 에서 제공하는 데이터셋을 학습했습니다.
+좋은 데이터를 공개해주셔서 감사합니다.
+
+
+### Model
+- [Huggingface](https://huggingface.co/paust/pko-chat-t5-large)
+
+### Example
+```python
+from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration
+tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained("paust/pko-chat-t5-large")
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("paust/pko-chat-t5-large", device_map='cuda')
+
+prompt_tpl = "사용자가 한 말을 읽고 그에 질문에 답하거나 명령에 응답하는 비서입니다.\n\n사용자:\n{text}\n\n비서:\n"
+prompt = prompt_tpl.format(text="한국의 수도는 어디인가요?")
+input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
+logits = model.generate(
+    input_ids,
+    max_new_tokens=1024,
+    temperature=0.5,
+    no_repeat_ngram_size=6,
+    do_sample=True,
+    num_return_sequences=1,
+)
+text = tokenizer.batch_decode(logits, skip_special_tokens=True)[0]
+print(text)  # 한국의 수도는 서울입니다.
+```
+
+## License
+[PAUST](https://paust.io)에서 만든 pko-t5는 [MIT license](https://github.com/paust-team/pko-t5/blob/main/LICENSE) 하에 공개되어 있습니다.