Bios MiniLM

🚀 {MODEL_NAME}

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。

🚀 快速開始

當你安裝了句子轉換器後，使用這個模型就變得很簡單：

pip install -U sentence-transformers

然後你可以像這樣使用該模型：

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

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

✨ 主要特性

• 能夠將句子和段落映射到384維的密集向量空間。
• 可用於聚類或語義搜索等任務。

📦 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('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 詳細文檔

評估結果

要對該模型進行自動評估，請參閱 句子嵌入基準測試：https://seb.sbert.net

訓練

該模型使用以下參數進行訓練：

數據加載器： __main__.PubmedLowMemoryLoader，長度為26041，參數如下：

{'batch_size': 128}

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": 2000,
    "evaluator": "__main__.PubmedTruePositiveIRetrievalEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 21,
    "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()
)

引用與作者