Sentence It5 Small

🚀 sentence-IT5-small

このモデルはsentence-transformersをベースにしています。文章や段落を512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。非対称的な意味検索用に学習されたT5 (IT5) の小規模モデルです。クエリはキーワード、段落は短いニュース記事を想定しています。

🚀 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 = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

model = SentenceTransformer('efederici/sentence-IT5-small')
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には、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


#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 = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('efederici/sentence-IT5-small')
model = AutoModel.from_pretrained('efederici/sentence-IT5-small')

# 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)

🔧 技術詳細

モデルの全体構造

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': None, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: T5EncoderModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 512, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

モデルの属性情報