The model can generate definition in Korean. Usage:
```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, pipeline

checkpoint = 'PoeticPaper/mbart-large-50_definition_ko_KR'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint, src_lang="ko_KR", tgt_lang="ko_KR")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)
generator = pipeline(
    task='text2text-generation',
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["ko_KR"],
)

input = "define: 힘쓰다 context: 우리 연구실은 대기오염을 줄일 수 있는 자동차 개발에 힘쓰고 있다. 꾸준한 홍보에 힘쓴 결과 많은 사람들이 우리 회사의 상품을 알게 되었다. definition:"
output = generator(input) # output will be: "어떤 일을 이루려고 노력하다."
```
{}
transformers pytorch mbart text2text-generation autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #mbart #text2text-generation #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

The model can generate definition in Korean. Usage:

TAGS
#transformers #pytorch #mbart #text2text-generation #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
