import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
import textwrap

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("sonoisa/t5-prefixlm-base-japanese", is_fast=False)
trained_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("sonoisa/t5-prefixlm-base-japanese")

# GPUの利用有無
USE_GPU = torch.cuda.is_available()
if USE_GPU:
    trained_model.cuda()

# 推論モード設定
trained_model.eval()

# 前処理とトークナイズを行う
inputs = [normalize_text("深層学習（ディープラーニング）とは、")]
batch = tokenizer.batch_encode_plus(
    inputs, max_length=1024, truncation=True, 
    padding="longest", return_tensors="pt")

input_ids = batch['input_ids']
input_mask = batch['attention_mask']
if USE_GPU:
    input_ids = input_ids.cuda()
    input_mask = input_mask.cuda()

# 生成処理を行う
outputs = trained_model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=input_mask, 
    max_length=256,
    temperature=1.0,  # 生成にランダム性を入れる温度パラメータ
    num_beams=10,  # ビームサーチの探索幅
    diversity_penalty=1.0,  # 生成結果の多様性を生み出すためのペナルティパラメータ
    num_beam_groups=10,  # ビームサーチのグループ
    num_return_sequences=10,  # 生成する文の数
    repetition_penalty=2.0,   # 同じ文の繰り返し（モード崩壊）へのペナルティ
)

# 生成されたトークン列を文字列に変換する
generated_bodies = [tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True, 
                                     clean_up_tokenization_spaces=False) 
                    for ids in outputs]

# 生成された文章を表示する
for i, body in enumerate(generated_bodies):
    print("\n".join(textwrap.wrap(f"{i+1:2}. {body}")))

 1. 様々なデータから、そのデータを抽出し、解析する技術です。深層学習とは、ディープラーニングの手法の一つです。ディープラーニングは、コン
ピュータが行う処理を機械学習で実現する技術です。ディープラーニングは、コンピュータが行う処理を機械学習で実現する技術です。ディープラーニング
は、コンピュータが行う処理を機械学習で実現する技術です。ディープラーニングは、コンピュータが行う処理を機械学習で実現する技術です。

 2. 様々なデータから、そのデータを抽出し、解析する技術です。深層学習とは、ディープラーニングの手法の一つです。ディープラーニングは、コン
ピュータが行う処理を機械学習で実現する技術です。

 3. ディープラーニングの手法のひとつで、人間の脳をモデル化し、そのデータを解析する手法である。深層学習は、コンピュータが処理するデータの
量や質を予測し、それを機械学習に応用するものである。この手法は、人工知能(ai)の分野において広く用いられている。

 4. 深層学習(deep learning)の手法の一つ。ディープラーニングとは、人間の脳に蓄積されたデータを解析し、そのデータから得られ
た情報を分析して、それを機械学習や人工知能などの機械学習に応用する手法である。ディープラーニングは、コンピュータが処理するデータの量と質を測
定し、その結果を機械学習で表現する手法である。ディープラーニングは、人間が行う作業を機械学習で表現する手法である。ディープラーニングは、人間
にとって最も身近な技術であり、多くの人が利用している。ディープラーニングは、コンピューターの処理能力を向上させるために開発された。

 5. 人間の脳の深層学習を応用した人工知能(ai)である。ディープラーニングは、コンピュータが処理するデータを解析し、そのデータから得られ
た結果を分析して、それを機械学習やディープラーニングに変換して学習するものである。ディープラーニングは、人間が行う作業を機械学習で再現するこ
とを可能にする。

 6. 人間の脳の深層学習を応用した人工知能(ai)である。ディープラーニングは、コンピュータが処理するデータを解析し、そのデータから得られ
た結果を分析して、それを機械学習やディープラーニングに変換して学習するものである。ディープラーニングは、人間が行う作業を機械学習で再現するこ
とを可能にする。ディープラーニングは、人間と機械との対話を通じて、人間の脳の仕組みを理解することができる。

 7. 深層学習によって、人間の脳の神経細胞や神経細胞を活性化し、その働きを解明する手法です。ディープラーニングは、コンピュータが処理するデ
ータの量と質を測定することで、人間が行う作業の効率化を図る手法です。また、機械学習では、人間に与えられたデータを解析して、それを機械学習で処
理する技術です。このため、機械学習では、機械学習のアルゴリズムを組み合わせることで、より精度の高い処理を実現します。さらに、機械学習では、機
械学習のアルゴリズムを組み合わせることで、より精度の高い処理を実現します。

 8. 学習したデータを解析し、そのデータの分析を行う手法。ディープラーニングは、コンピュータが人間の脳に与える影響を予測する技術である。深
層学習は、人間が脳に与える影響を予測する技術である。ディープラーニングは、人間と機械との相互作用によって行われる。例えば、ロボットが物体を分
解して、それを検出したり、物体を分解して、その物体を別の物体として認識したりする。また、物体を分解して、その物体を別の物体として認識する。こ
のプロセスは、コンピューターが行う処理よりもはるかに高速である。ディープラーニングは、コンピュータが行う処理よりも速く、より効率的な処理が可
能である。

 9. 深層学習によって、人間の脳の神経細胞や神経細胞を活性化し、その働きを解明する手法です。ディープラーニングは、コンピュータが処理するデ
ータの量と質を測定することで、人間が行う作業の効率化を図る手法です。

10. 学習したデータを解析し、そのデータの分析を行う手法。ディープラーニングは、コンピュータが人間の脳に与える影響を予測する技術である。深
層学習は、人間が脳に与える影響を予測する技術である。ディープラーニングは、人間と機械との相互作用によって行われる。例えば、ロボットが物体を分
解して、それを検出したり、物体を分解して、その物体を別の物体として認識したりする。また、物体を分解して、その物体を別の物体として認識する。こ
のプロセスは、コンピューターが行う処理よりもはるかに高速である。