Di dieu aya conto kumaha ngagunakeun modél BERT dimuat pikeun ngaramal kecap topéng: ```python # Mimiti, anjeun kedah nyiapkeun téks input sareng ngarobih kana téks tensor = "[CLS] Ieu mangrupikeun kalimat kalayan kecap topéng [MASK]." input_ids = torch.tensortokenizer.encode.text)).unsqueeze(0) # Pindahkeun tensor input ka GPU upami aya upami torch.cuda.is_available: input_item = input_ids.cuda) # Prediksi kecap topéng nganggo torch.no_grad((: output = model tensinput_ids) prediksi_token.max outputs[token.token.max_outputs[token0],T_token.tolerance.tolerance.tolerance.tolerance.tolerance.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence