All Datasets V3 MiniLM L6

🚀 句子相似度模型

本項目旨在使用自監督對比學習目標，在超大型句子級數據集上訓練句子嵌入模型。該模型可輸出捕獲句子語義信息的向量，用於信息檢索、聚類或句子相似度任務。

🚀 快速開始

模型用途

我們的模型旨在用作句子編碼器。給定輸入句子，它會輸出一個捕獲句子語義信息的向量。該句子向量可用於信息檢索、聚類或句子相似度任務。

使用方法

以下是如何使用 SentenceTransformers 庫來獲取給定文本的特徵：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('flax-sentence-embeddings/all_datasets_v3_MiniLM-L6')
text = "Replace me by any text you'd like."
text_embbedding = model.encode(text)
# array([-0.01559514,  0.04046123,  0.1317083 ,  0.00085931,  0.04585106,
#        -0.05607086,  0.0138078 ,  0.03569756,  0.01420381,  0.04266302 ...],
#        dtype=float32)

✨ 主要特性

• 基於自監督對比學習目標，在超大型句子級數據集上訓練。
• 以預訓練的 'MiniLM-L6-H384-uncased' 模型為基礎進行微調。
• 輸出的句子向量可用於信息檢索、聚類或句子相似度任務。

📚 詳細文檔

模型描述

本項目旨在使用自監督對比學習目標，在超大型句子級數據集上訓練句子嵌入模型。我們使用了預訓練的 'MiniLM-L6-H384-uncased' 模型，並在 10 億個句子對數據集上進行了微調。我們採用對比學習目標：給定一對句子中的一個句子，模型應從一組隨機採樣的其他句子中預測出在數據集中實際與之配對的句子。

我們在由 Hugging Face 組織的 社區周：使用 JAX/Flax 進行自然語言處理和計算機視覺 期間開發了此模型。該模型是項目 使用 10 億個訓練對訓練有史以來最好的句子嵌入模型 的一部分。我們受益於高效的硬件基礎設施來運行該項目：7 個 TPU v3 - 8，以及谷歌的 Flax、JAX 和雲團隊成員在高效深度學習框架方面的指導。

預期用途

我們的模型旨在用作句子編碼器。給定輸入句子，它會輸出一個捕獲句子語義信息的向量。該句子向量可用於信息檢索、聚類或句子相似度任務。

訓練過程

預訓練

我們使用預訓練的 'MiniLM-L6-H384-uncased' 模型，它是 'microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased' 的 6 層版本，只保留了每隔一層。有關預訓練過程的更詳細信息，請參考模型卡片。

微調

我們使用對比目標對模型進行微調。形式上，我們計算批次中每個可能句子對的餘弦相似度，然後通過與真實對進行比較來應用交叉熵損失。

超參數

我們在 TPU v3 - 8 上訓練模型。我們使用 1024 的批量大小（每個 TPU 核心 128）進行了 540k 步的訓練。我們使用了 500 的學習率預熱。序列長度限制為 128 個標記。我們使用了 AdamW 優化器，學習率為 2e - 5。完整的訓練腳本可在當前存儲庫中找到。

訓練數據

我們使用多個數據集的組合來微調模型。句子對的總數超過 10 億個。我們根據加權概率對每個數據集進行採樣，具體配置在 data_config.json 文件中詳細說明。