Bleurt Base 512

🚀 BLEURT

Google ResearchのThibault Sellam、Dipanjan Das、Ankur P. ParikhによるACL論文 "BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation" の元のBLEURTモデルのPytorchバージョンです。

モデル変換のコードは、ここ で言及されている このノートブック から派生しています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、BLEURTモデルを使用するための基本的な手順を説明します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elron/bleurt-base-512")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Elron/bleurt-base-512")
model.eval()

references = ["hello world", "hello world"]
candidates = ["hi universe", "bye world"]

with torch.no_grad():
  scores = model(**tokenizer(references, candidates, return_tensors='pt'))[0].squeeze()

print(scores) # tensor([1.0327, 0.2055])