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@@ -26,7 +26,7 @@ When the parameter skip_special_tokens is True:
 >>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
 >>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
 >>> text_generator("[CLS]梅 山 如 积 翠 ，", max_length=50, do_sample=True)
-	[{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 的 手 堪 捧 。 遥 遥 仙 人 尉 ， 盘 盘 故 时 陇 。 丹 泉 清 可 鉴 ， 石 乳 甘 于 。 行 将 解 尘 缨 ， 于 焉 蹈 高 踵 。 我'}]
+	[{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 丛 竹 隠 疏 花 。 水 影 落 寒 濑 ， 竹 声 随 暮 鸦 。 茅 茨 数 间 屋 ， 烟 火 两 三 家 。 安 得 携 琴 酒 ， 相 逢 烟 雨 赊 。 向 湖 边 过 ， 偏 怜 雪 里 看 。 浮 峦 如 画 出 ， 远 树 与 天 连 。 月 上 僧 房 静 ， 风 回 萤 火 寒 。 幽 情 何 可 写 ， 赖 有 子 期 弹 。 棠 真'}]
 ```
 
 When the parameter skip_special_tokens is False:
@@ -36,8 +36,8 @@ When the parameter skip_special_tokens is False:
 >>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
 >>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
 >>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
->>> text_generator("[CLS]梅 山 如 积 翠 ，", max_length=50, do_sample=True)
-	[{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 的 [UNK] 手 堪 捧 。 遥 遥 仙 人 尉 ， 盘 盘 故 时 陇 。 丹 泉 清 可 鉴 ， 石 乳 甘 可 捧 。 银 汉 迟 不 来 ， 槎 头 欲 谁 揽 。 何'}]
+>>> text_generator("[CLS]梅 山 如 积 翠 ，", max_length=100, do_sample=True)
+	[{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 秀 出 何 其 雄 。 矫 矫 云 间 质 ， 映 日 生 玲 珑 。 根 大 乱 石 结 ， 枝 高 青 云 蒙 。 常 因 风 露 晚 ， 隠 映 瑶 台 中 。 忽 闻 山 石 裂 ， 万 里 吹 天 风 。 又 觉 此 身 高 ， 迥 出 凡 境 空 。 清 影 落 潭 水 ， 暗 香 来 逈 峰 。 却 寻 白 太 白 ， 月 影 摇 江 东 。 [SEP] 而 非'}]
 ```
 
 ## Training data