Minilm L6 Keyword Extraction

🚀 all-MiniLM-L6-v2

このモデルはsentence-transformersを使用しており、文章や段落を384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。

🚀 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利用可能。

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

高度な使用法

sentence-transformersを使用せずにモデルを使用する場合は、まず入力をTransformerモデルに通し、その後コンテキスト化された単語埋め込み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
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訓練することを目的としています。事前学習されたnreimers/MiniLM-L6-H384-uncasedモデルを使用し、10億の文章ペアのデータセットで微調整を行いました。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ペアになっている文章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。このモデルは、Train the Best Sentence Embedding Model Ever with 1B Training Pairsというプロジェクトの一部として開発されました。このプロジェクトを実行するために、7台の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深層学習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、または文章の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。

訓練手順

事前学習

事前学習された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。

微調整

対照学習目標を使用してモデルを微調整しています。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

TPU v3 - 8でモデルを訓練しました。バッチサイズ1024（TPUコアあたり128）で100kステップの訓練を行いました。学習率のウォームアップを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。完全な訓練スクリプトは、現在のリポジトリのtrain_script.pyで入手できます。

訓練データ

複数のデータセットを連結してモデルを微調整しています。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ファイルに詳細が記載されている重み付き確率に基づいてサンプリングされています。

📄 ライセンス

ライセンス情報: other