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@@ -26,13 +26,13 @@ You can use this model directly with a pipeline for text generation.
 >>> from transformers import pipeline, set_seed
 >>> generator = pipeline('text-generation', model='ku-nlp/gpt2-small-japanese-char')
 >>> set_seed(5)
->>> generator("昨日私は京都で", max_length=30, do_sample=True, num_return_sequences=5)
+>>> generator("<s>昨日私は京都で", max_length=30, do_sample=True, num_return_sequences=5)
 
-[{'generated_text': '昨日私は京都であの日に、あんなに頑張ったのに…と思った。私は'},
- {'generated_text': '昨日私は京都で開かれた大阪市内で会場見学をしました。そしてそ'},
- {'generated_text': '昨日私は京都で行われました。その時はまだ若手が多数入学して何'},
- {'generated_text': '昨日私は京都では雪が解けるまで寝た様子があります・・・(;´'},
- {'generated_text': '昨日私は京都でこみ上げてきたものを写真撮るため、駅近くのセン'}]
+[{'generated_text': '<s>昨日私は京都で仕事して、今日は大阪に行くのですが今日はいつ'},
+ {'generated_text': '<s>昨日私は京都で開催された「みんなで！アラーム学習アワード2'},
+ {'generated_text': '<s>昨日私は京都で行われましたコンフェクションフォーラムへ行っ'},
+ {'generated_text': '<s>昨日私は京都では雪が解けるまで寝た様子があります・・・(;'},
+ {'generated_text': '<s>昨日私は京都でも２７回生の卒業式を行わせていただいておりま'}]
 ```
 
 You can also use this model to get the features of a given text.