Update README.md

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-license: apache-2.0
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+---
+license: apache-2.0
+language:
+- de
+metrics:
+- accuracy
+base_model:
+- openai-community/gpt2-xl
+pipeline_tag: text-classification
+library_name: adapter-transformers
+tags:
+- legal
+---
+# DeutscheJuraKI
+Dieses Modell wurde entwickelt, um juristische Texte in deutscher Sprache zu analysieren und zu verarbeiten.
+## Verwendung
+Dieses Modell kann genutzt werden, um juristische Dokumente zu klassifizieren und relevante Textstellen zu analysieren. Hier ist ein Beispiel, wie das Modell in Python verwendet werden kann:
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
+
+inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(inputs['input_ids'])
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+
+## Verwendung
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Krs301180/DeutscheJuraKi")
+
+inputs = tokenizer("Hier kommt dein Text hin.", return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(inputs['input_ids'])
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))