Update app.py

app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import gradio as gr
 tokenizerM = BertTokenizer.from_pretrained("mareloraby/BERTShared-meter2poem-arV01")
 bertSharedM = EncoderDecoderModel.from_pretrained("mareloraby/BERTShared-meter2poem-arV01")
 
-def generate_response(text, k = 70, p = 0.9, nb = 4):
+def generate_response(text, k = 70, p = 0.7, nb = 4):
 # meters = set(['الرمل','البسيط','الخفيف','الكامل','السريع','الطويل','المتقارب','الرجز','المجتث','المنسرح','الوافر','المقتضب','الهزج','المديد','المضارع'])
   prompt = f"{text}"
   encoded_prompt = tokenizerM.encode_plus(prompt, return_tensors = 'pt')#.to(device)
@@ -44,7 +44,7 @@ gr.Interface(fn=generate_response,
             inputs=[
         gr.inputs.Radio(['الرمل','البسيط','الخفيف','الكامل','السريع','الطويل','المتقارب','الرجز','المجتث','المنسرح','الوافر','المقتضب','الهزج','المديد','المضارع'],label='Choose Meter'),
         gr.inputs.Slider(10, 200, step=10,default = 70, label='Top-K'),
-        gr.inputs.Slider(0.10, 0.99, step=0.02, default = 0.90, label='Top-P'),
+        gr.inputs.Slider(0.10, 0.99, step=0.02, default = 0.70, label='Top-P'),
         gr.inputs.Slider(1, 20, step=1, default = 4, label='Beams'),
         ],
            outputs="text").launch()