Ml Use 512 MNR 10

🚀 ronanki/ml_use_512_MNR_10

このモデルはsentence-transformersを使用したモデルです。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。

🚀 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。

基本的な使用法

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

model = SentenceTransformer('ronanki/ml_use_512_MNR_10')
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

sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader （長さ29） パラメータ:

{'batch_size': 32}

損失関数

sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss パラメータ:

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

全モデルアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DistilBertModel 
  (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})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 512, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)

引用と著者