All MiniLM L6 V2 Pubmed Full

🚀 tavakolih/all-MiniLM-L6-v2-pubmed-full

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利用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、sentence-transformersをインストールする必要があります。

pip install -U sentence-transformers

インストールが完了したら、以下のようにモデルを使用できます。

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

model = SentenceTransformer('tavakolih/all-MiniLM-L6-v2-pubmed-full')
embeddings = model.encode(sentences)
print(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221）で、以下のパラメータが使用されました。

{'batch_size': 16, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失関数: sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLossで、以下のパラメータが使用されました。

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

fit()メソッドのパラメータ:

{
    "epochs": 10,
    "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
}

モデルの完全なアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Normalize()
)

引用と著者