Update app.py

app.py

@@ -1,17 +1,16 @@
 import streamlit as st
-import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
 # Başlık ve açıklama
-st.title("Fast Detect GPT")
+st.title("Fast Detect GPT with GPT-Neo 2.7B")
 st.write("Bu uygulama, metnin yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini tespit eder.")
 
 # Model ve tokenizer yükleme
 @st.cache_resource
 def load_model():
-    model_name = "baoguangsheng/fast-detect-gpt"  # fast-detect-gpt modelinin Hugging Face modeli
+    model_name = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"  # Hugging Face model adı
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
     return tokenizer, model
 
 tokenizer, model = load_model()
@@ -25,12 +24,8 @@ if st.button("Tahmin Et"):
     else:
         # Model tahmini
         inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
-        outputs = model(**inputs)
-        logits = outputs.logits
-        prediction = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
+        outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
+        result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
-        # Tahmin sonucu
-        if prediction == 1:
-            st.success("Sonuç: Yapay Zeka Tarafından Üretildi")
-        else:
-            st.info("Sonuç: İnsan Tarafından Yazıldı")
+        # Sonuç gösterimi
+        st.success("Sonuç: " + result)