Bleurt Base 512

🚀 BLEURT

本项目是Google Research的Thibault Sellam、Dipanjan Das和Ankur P. Parikh在ACL论文"BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation" 中提出的原始BLEURT模型的PyTorch版本。

模型转换代码源自此笔记本，该笔记本在此处被提及。

🚀 快速开始

本项目提供了原始BLEURT模型的PyTorch版本，方便用户在相关任务中使用该模型进行文本生成质量评估。

💻 使用示例

基础用法

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])