Ruri Base V2

🚀 瑠璃 (Ruri): 日本語汎用テキスト埋め込みモデル

注意: v3モデルがリリースされました！
今後は以下のv3モデルの使用をおすすめします。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

まずはSentence Transformersライブラリをインストールします。

pip install -U sentence-transformers fugashi sentencepiece unidic-lite

💻 使用例

基本的な使用法

import torch.nn.functional as F
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 🤗 Hubからモデルをダウンロード
model = SentenceTransformer("cl-nagoya/ruri-base-v2")

# クエリ側のテキストには「クエリ: 」、文章側のテキストには「文章: 」の接頭辞を忘れないでください。
sentences = [
    "クエリ: 瑠璃色はどんな色？",
    "文章: 瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    "クエリ: ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
    "文章: ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
]

embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)
print(embeddings.size())
# [4, 768]

similarities = F.cosine_similarity(embeddings.unsqueeze(0), embeddings.unsqueeze(1), dim=2)
print(similarities)

📚 ドキュメント

ベンチマーク

JMTEB

JMTEBを使用して評価されています。

🔧 技術詳細

モデルの説明

完全なモデルアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (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, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

フレームワークのバージョン

• Python: 3.10.13
• Sentence Transformers: 3.0.0
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.1+cu118
• Accelerate: 0.30.1
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

📄 ライセンス

このモデルはApache License, Version 2.0の下で公開されています。

📖 引用

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}}, 
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737}, 
}