Fingumv3
這是一個基於dunzhang/stella_en_1.5B_v5微調的sentence-transformers模型,用於生成句子和段落的1024維密集向量表示,適用於語義文本相似度、語義搜索等任務。
下載量 26
發布時間 : 7/24/2024
模型概述
該模型將句子和段落映射到1024維的密集向量空間,可用於語義文本相似度、語義搜索、釋義挖掘、文本分類、聚類等任務。
模型特點
高維向量表示
生成1024維的密集向量表示,能夠捕捉豐富的語義信息
長文本處理能力
支持最大8096個標記的序列長度,適合處理長文本
高性能檢索
在信息檢索任務中表現出色,餘弦準確率@1達到94.48%
多重損失函數
使用套娃損失和多重負樣本排序損失進行訓練,提升模型性能
模型能力
語義文本相似度計算
語義搜索
釋義挖掘
文本分類
文本聚類
信息檢索
使用案例
信息檢索
網頁搜索查詢匹配
根據用戶查詢檢索相關段落
餘弦準確率@1達到94.48%
文本相似度
句子相似度計算
計算兩個句子之間的語義相似度
高維向量表示能準確捕捉語義關係
🚀 基於 dunzhang/stella_en_1.5B_v5 的句子轉換器
這是一個基於 dunzhang/stella_en_1.5B_v5 微調的 句子轉換器 模型。它可以將句子和段落映射到一個 1024 維的密集向量空間,可用於語義文本相似度計算、語義搜索、釋義挖掘、文本分類、聚類等任務。
🚀 快速開始
直接使用(句子轉換器)
首先安裝句子轉換器庫:
pip install -U sentence-transformers
然後你可以加載這個模型並進行推理。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 從 🤗 Hub 下載
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# 運行推理
sentences = [
'The Tchaikovsky Symphony Orchestra is a Russian classical music orchestra established in 1930. It was founded as the Moscow Radio Symphony Orchestra, and served as the official symphony for the Soviet All-Union Radio network. Following the dissolution of the, Soviet Union in 1991, the orchestra was renamed in 1993 by the Russian Ministry of Culture in recognition of the central role the music of Tchaikovsky plays in its repertoire. The current music director is Vladimir Fedoseyev, who has been in that position since 1974.',
'Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\nQuery: Tchaikovsky Symphony Orchestra',
'Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\nQuery: Sierra del Lacandón',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]
# 獲取嵌入向量的相似度得分
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
✨ 主要特性
該模型具有以下特點:
- 基於
dunzhang/stella_en_1.5B_v5
進行微調。 - 能夠將句子和段落映射到 1024 維的密集向量空間。
- 可用於多種自然語言處理任務,如語義文本相似度計算、語義搜索等。
📦 安裝指南
若要使用該模型,需先安裝 sentence-transformers
庫:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 從 🤗 Hub 下載
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# 運行推理
sentences = [
'The Tchaikovsky Symphony Orchestra is a Russian classical music orchestra established in 1930. It was founded as the Moscow Radio Symphony Orchestra, and served as the official symphony for the Soviet All-Union Radio network. Following the dissolution of the, Soviet Union in 1991, the orchestra was renamed in 1993 by the Russian Ministry of Culture in recognition of the central role the music of Tchaikovsky plays in its repertoire. The current music director is Vladimir Fedoseyev, who has been in that position since 1974.',
'Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\nQuery: Tchaikovsky Symphony Orchestra',
'Instruct: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\nQuery: Sierra del Lacandón',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]
# 獲取嵌入向量的相似度得分
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 句子轉換器 |
基礎模型 | dunzhang/stella_en_1.5B_v5 |
最大序列長度 | 8096 個標記 |
輸出維度 | 1024 個標記 |
相似度函數 | 餘弦相似度 |
模型來源
- 文檔:句子轉換器文檔
- 倉庫:GitHub 上的句子轉換器
- Hugging Face:Hugging Face 上的句子轉換器
完整模型架構
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8096, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: Qwen2Model
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1536, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Dense({'in_features': 1536, 'out_features': 1024, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
)
評估
信息檢索
使用 InformationRetrievalEvaluator
進行評估。
指標 | 值 |
---|---|
cosine_accuracy@1 | 0.9448 |
cosine_accuracy@3 | 0.9687 |
cosine_accuracy@5 | 0.9764 |
cosine_accuracy@10 | 0.9811 |
cosine_precision@1 | 0.9448 |
cosine_precision@3 | 0.3229 |
cosine_precision@5 | 0.1953 |
cosine_precision@10 | 0.0981 |
cosine_recall@1 | 0.9448 |
cosine_recall@3 | 0.9687 |
cosine_recall@5 | 0.9764 |
cosine_recall@10 | 0.9811 |
cosine_ndcg@10 | 0.9637 |
cosine_mrr@10 | 0.958 |
cosine_map@100 | 0.9586 |
指標 | 值 |
---|---|
cosine_accuracy@1 | 0.9444 |
cosine_accuracy@3 | 0.97 |
cosine_accuracy@5 | 0.9764 |
cosine_accuracy@10 | 0.9825 |
cosine_precision@1 | 0.9444 |
cosine_precision@3 | 0.3233 |
cosine_precision@5 | 0.1953 |
cosine_precision@10 | 0.0982 |
cosine_recall@1 | 0.9444 |
cosine_recall@3 | 0.97 |
cosine_recall@5 | 0.9764 |
cosine_recall@10 | 0.9825 |
cosine_ndcg@10 | 0.9639 |
cosine_mrr@10 | 0.9579 |
cosine_map@100 | 0.9584 |
指標 | 值 |
---|---|
cosine_accuracy@1 | 0.9438 |
cosine_accuracy@3 | 0.967 |
cosine_accuracy@5 | 0.9724 |
cosine_accuracy@10 | 0.9801 |
cosine_precision@1 | 0.9438 |
cosine_precision@3 | 0.3223 |
cosine_precision@5 | 0.1945 |
cosine_precision@10 | 0.098 |
cosine_recall@1 | 0.9438 |
cosine_recall@3 | 0.967 |
cosine_recall@5 | 0.9724 |
cosine_recall@10 | 0.9801 |
cosine_ndcg@10 | 0.9624 |
cosine_mrr@10 | 0.9567 |
cosine_map@100 | 0.9573 |
訓練詳情
訓練超參數
非默認超參數
eval_strategy
: stepsper_device_eval_batch_size
: 4gradient_accumulation_steps
: 4learning_rate
: 2e-05max_steps
: 1500lr_scheduler_type
: cosinewarmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 5bf16
: Truetf32
: Trueoptim
: adamw_torch_fusedgradient_checkpointing
: Truegradient_checkpointing_kwargs
: {'use_reentrant': False}batch_sampler
: no_duplicates
所有超參數
點擊展開
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 8per_device_eval_batch_size
: 4per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 4eval_accumulation_steps
: Nonelearning_rate
: 2e-05weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 3.0max_steps
: 1500lr_scheduler_type
: cosinelr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 5log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Truefp16
: Falsefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Truelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Truedataloader_num_workers
: 0dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Falseignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torch_fusedoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Falsehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Truegradient_checkpointing_kwargs
: {'use_reentrant': False}include_inputs_for_metrics
: Falseeval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Nonedispatch_batches
: Nonesplit_batches
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falsebatch_sampler
: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler
: proportional
訓練日誌
輪次 | 步數 | 訓練損失 | 損失 | cosine_map@100 |
---|---|---|---|---|
0.0185 | 100 | 0.4835 | 0.0751 | 0.9138 |
0.0369 | 200 | 0.0646 | 0.0590 | 0.9384 |
0.0554 | 300 | 0.0594 | 0.0519 | 0.9462 |
0.0739 | 400 | 0.0471 | 0.0483 | 0.9514 |
0.0924 | 500 | 0.0524 | 0.0455 | 0.9531 |
0.1108 | 600 | 0.0435 | 0.0397 | 0.9546 |
0.1293 | 700 | 0.0336 | 0.0394 | 0.9549 |
0.1478 | 800 | 0.0344 | 0.0374 | 0.9565 |
0.1662 | 900 | 0.0393 | 0.0361 | 0.9568 |
0.1847 | 1000 | 0.0451 | 0.0361 | 0.9578 |
0.2032 | 1100 | 0.0278 | 0.0358 | 0.9568 |
0.2216 | 1200 | 0.0332 | 0.0356 | 0.9572 |
0.2401 | 1300 | 0.0317 | 0.0354 | 0.9575 |
0.2586 | 1400 | 0.026 | 0.0355 | 0.9574 |
0.2771 | 1500 | 0.0442 | 0.0355 | 0.9573 |
框架版本
- Python: 3.10.12
- 句子轉換器: 3.0.1
- Transformers: 4.41.2
- PyTorch: 2.2.0+cu121
- Accelerate: 0.33.0
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1
🔧 技術細節
該模型基於 dunzhang/stella_en_1.5B_v5
進行微調,使用了 SentenceTransformer
架構。在訓練過程中,採用了多種超參數進行優化,如學習率、批量大小等。同時,使用了 MatryoshkaLoss
和 MultipleNegativesRankingLoss
作為損失函數。
📄 許可證
文檔中未提及相關許可證信息。
📖 引用
BibTeX
句子轉換器
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
MatryoshkaLoss
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
MultipleNegativesRankingLoss
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98