Bleurt Base 128

🚀 BLEURT

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

模型转换的代码源自 此笔记本，该笔记本在 此处 被提及。

🚀 快速开始

本项目提供了ACL论文中原始BLEURT模型的PyTorch版本，方便用户使用该模型进行文本生成指标的评估。

💻 使用示例

基础用法

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])