Ce Esci MiniLM L12 V2

🚀 metarank/ce-esci-MiniLM-L6-v2

這是一個句子轉換器模型，它能將句子和段落映射到一個384維的密集向量空間，可用於聚類或語義搜索等任務。該模型是在Amazon ESCI數據集上對交叉編碼器/ms-marco-MiniLM-L-6-v2模型進行微調得到的。

🚀 快速開始

如果你安裝了句子轉換器，使用這個模型會非常簡單。

📦 安裝指南

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法

# 使用示例代碼保持不變
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('metarank/esci-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

🔧 技術細節

訓練參數

該模型使用以下參數進行訓練：

數據加載器： torch.utils.data.dataloader.DataLoader，長度為769，參數如下：

{'batch_size': 128, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失函數： sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss，參數如下：

{'scale': 20.0, 'similarity_fct': 'cos_sim'}

fit()方法的參數：

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 0,
    "evaluator": "NoneType",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 1000,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架構

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Normalize()
)

📄 許可證

文檔未提及相關信息。

📚 引用與作者

• Roman Grebennikov