初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: iic/nlp_gpt2_text-generation_english-base
Source: Original Platform

README.md

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+tasks:
+- text-generation
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+model-type:
+- gpt
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+domain:
+- nlp
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+frameworks:
+- pytorch
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+backbone:
+- transformer
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+containers:
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+metrics:
+- BLEU-4
+- Rouge-L
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+license: Apache License 2.0
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+language: 
+- ch
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+tags:
+- transformer
+- AliceMind
+- volume:abs/2005.14165
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+# GPT-2文本生成模型介绍
+GPT-2 是一个 transformer 模型，以自我监督的方式在大量英语数据集上进行预训练。 这意味着它仅在原始文本上进行了预训练，没有以任何方式进行标记，，并通过自动过程从这些文本生成输入和标签。 也可以说，它被训练来猜测句子中的下一个单词。
+
+对于训练而言，输入是一定长度的连续文本序列，目标是相同的序列，向右移动一个标记（单词或单词片段）。 该模型在内部使用掩码机制来确保对第 i 个 token 的预测仅使用从 1 到 i 的输入，不包括后续的内容。
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+通过这种方式，该模型学习了输入语料的内部表示，然后可用于提取对下游任务有用的特征。 这是 GPT-2 的 base 版本，有 124M 参数。
+
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+## 模型描述
+GPT-2模型使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT-2只保留了 Self Mask Multi-Head Attention，利用常规的语言建模优化，从左到右的自回归预训练。
+
+## 期望模型使用方式以及适用范围
+本模型主要用于多种场景输入的生成和续写。比如用户可以自行尝试输入各种内容，然后让模型去回答、续写或者根据指令回复
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+### 如何使用
+在安装完成MaaS-lib之后即可使用GPT-2的text-generation的能力
+
+#### 代码范例
+```python
+from modelscope.pipelines import pipeline
+from modelscope.utils.constant import Tasks
+text_generator = pipeline(Tasks.text_generation, model='damo/nlp_gpt2_text-generation_english-base', model_revision='v1.0.0', external_engine_for_llm=False)
+result_zh = text_generator('My name is Teven and I am')
+print(result_zh['text'])
+```
+
+### 模型局限性以及可能的偏差
+模型在大量无标注的英文数据集上训练，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。
+
+## 训练数据介绍
+本模型采用无监督数据对GPT-2进行训练，其中无监督数据为公开可下载的语料
+
+## 模型训练流程
+
+本模型暂不支持在 ModelScope 进行训练
+
+### 相关论文以及引用信息
+如果GPT-2模型对您有帮助，请您引用该模型的相关文章：
+```
+@article{radford2019language,
+  title={Language Models are Unsupervised Multitask Learners},
+  author={Radford, Alec and Wu, Jeff and Child, Rewon and Luan, David and Amodei, Dario and Sutskever, Ilya},
+  year={2019}
+}
+```
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