All Mpnet Base V2 Embedding All

🚀 all-mpnet-base-v2-embedding-all

該模型是 all-mpnet-base-v2 在以下數據集上的微調版本：squad、newsqa、LLukas22/cqadupstack、LLukas22/fiqa、LLukas22/scidocs、deepset/germanquad、LLukas22/nq。它可用於句子相似度計算等任務，為相關自然語言處理應用提供支持。

🚀 快速開始

當你安裝了 sentence-transformers 後，使用該模型會變得很簡單。

📦 安裝指南

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法

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

model = SentenceTransformer('LLukas22/all-mpnet-base-v2-embedding-all')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：1E+00
• 每個設備的批量大小：60
• 有效批量大小：180
• 隨機種子：42
• 優化器：AdamW，β值為 (0.9,0.999)，ε值為 1E-08
• 權重衰減：2E-02
• D-Adaptation：True
• 預熱：True
• 訓練輪數：15
• 混合精度訓練：bf16

訓練結果

評估結果

框架版本

• Transformers：4.25.1
• PyTorch：2.0.0.dev20230210+cu118
• PyTorch Lightning：1.8.6
• Datasets：2.7.1
• Tokenizers：0.13.1
• Sentence Transformers：2.2.2

📚 詳細文檔

該模型是作者碩士論文 'Evaluation of transformer based language models for use in service information systems' 的一部分。源代碼可在 Github 上獲取。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。