Bleurt Base 128

🚀 BLEURT

ACL論文"BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation"に掲載された、Google ResearchのThibault Sellam、Dipanjan Das、Ankur P. Parikhによるオリジナルの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に由来しています。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、ACL論文に掲載されたBLEURTモデルのPytorchバージョンを提供します。コードは特定のノートブックに由来しています。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elron/bleurt-base-128")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Elron/bleurt-base-128")
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([0.3598, 0.0723])