Dfm Sentence Encoder Medium

🚀 KennethEnevoldsen/dfm-sentence-encoder-medium

このモデルはsentence-transformersを使用したもので、文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• 文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングすることができます。
• クラスタリングや意味検索などのタスクに利用できます。

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすると、このモデルを簡単に使用できます。

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('KennethEnevoldsen/dfm-sentence-encoder-medium')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformersを使用せずにこのモデルを使用する場合、最初に入力をTransformerモデルに通し、その後、文脈化された単語埋め込みに対して適切なプーリング操作を適用する必要があります。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


#Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #First element of model_output contains all token embeddings
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)


# Sentences we want sentence embeddings for
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('KennethEnevoldsen/dfm-sentence-encoder-medium')
model = AutoModel.from_pretrained('KennethEnevoldsen/dfm-sentence-encoder-medium')

# Tokenize sentences
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Compute token embeddings
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Perform pooling. In this case, mean pooling.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

📚 ドキュメント

評価結果

このモデルの自動評価については、Sentence Embeddings Benchmarkを参照してください。https://seb.sbert.net

学習

このモデルは以下のパラメータで学習されました。

DataLoader: torch.utils.data.dataloader.DataLoader（長さ12500）で、以下のパラメータを使用しました。

{'batch_size': 64, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失関数: sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLossで、以下のパラメータを使用しました。

{'scale': 20.0, 'similarity_fct': 'cos_sim'}

fit()メソッドのパラメータ:

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 0,
    "evaluator": "NoneType",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 10000,
    "weight_decay": 0.01
}

モデルの全アーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 32, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

🔧 技術詳細

このモデルは、文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングするために使用されます。Transformerモデルをベースに構築されており、文脈化された単語埋め込みを生成します。その後、プーリング操作を適用して、文章や段落の埋め込みを取得します。

📄 ライセンス

READMEにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されています。