Seconberta1

🚀 {MODEL_NAME}

このモデルはsentence-transformersモデルです。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

📦 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('{MODEL_NAME}')
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こともできます。まず、入力をTransformerモデルに通し、次に文脈化された単語埋め込みの上に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('{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, 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

🔧 技術詳細

トレーニング

このモデルは以下のパラメータでトレーニングされました。

DataLoader: sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader (長さ: 20799) で、以下のパラメータを使用:

{'batch_size': 16}

Loss: sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss で、以下のパラメータを使用:

{'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 'transformers.optimization.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 4159.8,
    "weight_decay": 0.01
}

モデルアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 514, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (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})
)

📄 ライセンス

原文書にライセンス情報はありませんでした。

📖 引用と著者

原文書にこのモデルに関する詳細情報を見つける場所についての記述はありませんでした。