bleurt-tiny-512

Elron

Clasificación de texto

Versión de PyTorch de los modelos BLEURT originales del artículo de ACL, desarrollada por Elron Bandel, Thibault Sellam, Dipanjan Das y Ankur P. Parikh de Google Research.

Como usar

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elron/bleurt-tiny-512")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Elron/bleurt-tiny-512")
model.eval()

references = ["hola mundo", "hola mundo"]
candidates = ["hola universo", "adiós mundo"]

with torch.no_grad():
    scores = model(**tokenizer(references, candidates, return_tensors='pt'))[0].squeeze()

print(scores) # tensor([-0.9414, -0.5678])

Vea este notebook para el código de conversión del modelo.

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
PyTorch
Basado en BERT

Casos de uso

Esta modelo puede ser utilizado para la tarea de Clasificación de Texto
El modelo no debe ser utilizado para crear intencionalmente entornos hostiles o alienantes para las personas