Coherence All Mpnet Base V2

🚀 コヒーレンステストモデル

このモデルは、対話のコヒーレンステストに特化して設計された、sentence-transformers/all-mpnet-base-v2の微調整バージョンです。与えられたプロンプトや質問に対する応答の関連性と一貫性を評価することを目的としています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、与えられた質問やプロンプトに対する応答のコヒーレンスを評価するように設計されています。以下のように使用できます。

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('enochlev/coherence-all-mpnet-base-v2')
output = model.predict([["What is your favorite color?", "Blue!"],
                        ["Do you like playing outside?", "I like ice cream."],
                        ["What is your favorite animal?", "I like dogs!"],
                        ["Do you want to go to the park?", "Yes, I want to go on the swings!"],
                        ["What is your favorite food?", "I like playing with blocks."],
                        ["Do you have a pet?", "Yes, I have a cat named Whiskers."],
                        ["What is your favorite thing to do on a sunny day?", "I like playing soccer with my friends."]])

print(output)

出力配列はコヒーレンススコアを表し、スコアが高いほどコヒーレンスが高いことを示します。

✨ 主な機能

• このモデルは、対話のコヒーレンスを評価するために特化しています。
• チャットボットや対話システムの品質を向上させるために直接使用できます。
• 特定の対話システムにさらに微調整することができます。
• より大きな会話型AIフレームワークのコンポーネントとして使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

このモデルは、sentence-transformers/all-mpnet-base-v2の微調整バージョンで、対話のコヒーレンステストに特化して設計されています。sentence-transformersライブラリのクロスエンコーダアーキテクチャを利用して、プロンプトまたは質問に対する応答の関連性とコヒーレンスを評価することを目的としています。

• 開発者: Enoch Levandovsky
• モデルタイプ: クロスエンコーダ
• 言語: 英語
• ライセンス: 詳細はリポジトリを確認してください
• 微調整元のモデル: sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

モデルのソース

• リポジトリ: Hugging Face上のモデル
• デモスペース: コヒーレンステストスペース

モデルの使用方法

直接使用

このモデルは、与えられた質問やプロンプトに対する応答のコヒーレンスを評価するように設計されています。チャットボットや対話システムの品質を向上させるために、応答のコヒーレンスや関連性を予測することで直接使用できます。

下流の使用

このモデルは、特定の対話システムにさらに微調整することができ、またはより大きな会話型AIフレームワークのコンポーネントとして使用して、応答が意味があり、文脈に適していることを確保することができます。

使用範囲外

このモデルは、複雑な感情分析、感情的なトーン認識、または対話のコヒーレンス評価以外のタスクを必要とするアプリケーションには適していません。

評価と制限

テストデータ、要因、メトリクス

このモデルは、CHILDESデータセットを使用して微調整および評価されており、対話のコヒーレンスを効果的に捉えることができます。

推奨事項

ユーザーは、このモデルがコヒーレンスを予測する一方で、皮肉やユーモアなどの微妙な会話要素を完全に捉えられない可能性があることを認識する必要があります。

環境への影響

二酸化炭素排出量を推定するには、Machine Learning Impact calculatorを参照してください。このモデルのトレーニングに関する具体的な詳細は利用できませんが、環境への影響を最小限に抑えるための一般的なベストプラクティスを考慮してください。

引用

このモデルを引用する場合は、Hugging Faceのリポジトリページと元のモデル作成者であるEnoch Levandovskyに適切なクレジットを与えてください。

📄 ライセンス

詳細はリポジトリを確認してください。

⚠️ 重要な注意事項

このモデルは、複雑な感情分析、感情的なトーン認識、または対話のコヒーレンス評価以外のタスクを必要とするアプリケーションには適していません。

💡 使用上のヒント

このモデルがコヒーレンスを予測する一方で、皮肉やユーモアなどの微妙な会話要素を完全に捉えられない可能性があることを認識してください。