All MiniLM L6 V2 128dim

🚀 all-MiniLM-L6-v2

このモデルはsentence-transformersを使用したもので、文章や段落を384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使用できます。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• 文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングする。
• クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できる。

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすると、このモデルの使用が簡単になります。

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('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformersを使用せずに、以下のようにモデルを使用できます。まず、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
import torch.nn.functional as F

#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('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# 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
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

# Normalize embeddings
sentence_embeddings = F.normalize(sentence_embeddings, p=2, dim=1)

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

背景

このプロジェクトの目的は、自己教師付きの対照学習目標を使用して、非常に大規模な文章レベルのデータセットで文章埋め込みモデルを学習することです。事前学習済みのnreimers/MiniLM-L6-H384-uncasedモデルを使用し、10億の文章ペアデータセットでファインチューニングを行いました。対照学習目標を使用しており、ペアからの文章が与えられた場合、モデルはランダムにサンプリングされた他の文章のセットの中から、実際にデータセットでその文章とペアになっているものを予測する必要があります。

このモデルは、Hugging Faceが主催するCommunity week using JAX/Flax for NLP & CVの間に開発されました。Train the Best Sentence Embedding Model Ever with 1B Training Pairsというプロジェクトの一環として開発され、7つのTPU v3-8という効率的なハードウェアインフラストラクチャを利用し、GoogleのFlax、JAX、およびCloudチームのメンバーから効率的なディープラーニングフレームワークに関する助言を得ました。

想定される用途

このモデルは、文章および短い段落のエンコーダとして使用することを想定しています。入力テキストが与えられると、意味情報を捉えたベクトルを出力します。文章ベクトルは、情報検索、クラスタリング、または文章類似性タスクに使用できます。

デフォルトでは、256語片より長い入力テキストは切り捨てられます。

🔧 技術詳細

学習手順

事前学習

事前学習済みのnreimers/MiniLM-L6-H384-uncasedモデルを使用しています。事前学習手順の詳細については、モデルカードを参照してください。

ファインチューニング

対照的な目標を使用してモデルをファインチューニングしています。正式には、バッチ内のすべての可能な文章ペアからコサイン類似度を計算し、真のペアと比較して交差エントロピー損失を適用します。

ハイパーパラメータ

モデルはTPU v3-8で10万ステップ学習させ、バッチサイズは1024（TPUコアあたり128）を使用しました。学習率のウォームアップは500ステップ行い、シーケンス長は128トークンに制限しました。AdamWオプティマイザを使用し、学習率は2e-5としました。完全な学習スクリプトは、このリポジトリのtrain_script.pyで入手できます。

学習データ

複数のデータセットを連結してモデルをファインチューニングしています。文章ペアの総数は10億を超えています。各データセットは、data_config.jsonファイルで詳細に設定された重み付き確率に基づいてサンプリングされます。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。