Bleurt Base 128

🚀 BLEURT

這是ACL論文 "BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation" 中原始BLEURT模型的PyTorch版本，該論文由谷歌研究院的Thibault Sellam、Dipanjan Das和Ankur P. Parikh撰寫。

模型轉換的代碼源自 此筆記本，該筆記本在 此處 被提及。

🚀 快速開始

本項目提供了ACL論文中原始BLEURT模型的PyTorch版本，方便用戶使用該模型進行文本生成指標的評估。

💻 使用示例

基礎用法

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])