Elron/bleurt-base-128

Elron

Clasificación de texto

Versión de PyTorch de los modelos BLEURT originales del artículo de ACL 'BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation' por Thibault Sellam, Dipanjan Das y Ankur P. Parikh de Google Research. El código para la conversión del modelo se originó a partir del cuaderno mencionado aquí.

Como usar

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])

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformadores
PyTorch
Puntos de inferencia

Casos de uso

Generación de texto
Evaluación de la calidad de texto generado