Sdg Sentence Transformer

🚀 {MODEL_NAME}

このモデルはsentence-transformersを用いたもので、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使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、いくつかの方法があります。以下に詳細を説明します。

✨ 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します。
• 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ことで、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

sentence-transformersをインストールした場合の使用例です。

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

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformersを使用しない場合の使用例です。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


def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]


# 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('{MODEL_NAME}')
model = AutoModel.from_pretrained('{MODEL_NAME}')

# 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, cls pooling.
sentence_embeddings = cls_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4015）で、以下のパラメータを使用しています。

{'batch_size': 8, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失関数: sentence_transformers.losses.DenoisingAutoEncoderLoss.DenoisingAutoEncoderLoss

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": 3e-05
    },
    "scheduler": "constantlr",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 10000,
    "weight_decay": 0
}

モデルのアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

引用と作者