All Mpnet Base V2 Embedding All

🚀 all-mpnet-base-v2-embedding-all

该模型是 all-mpnet-base-v2 在以下数据集上的微调版本：squad、newsqa、LLukas22/cqadupstack、LLukas22/fiqa、LLukas22/scidocs、deepset/germanquad、LLukas22/nq。它可用于句子相似度计算等任务，为相关自然语言处理应用提供支持。

🚀 快速开始

当你安装了 sentence-transformers 后，使用该模型会变得很简单。

📦 安装指南

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基础用法

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)

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：1E+00
• 每个设备的批量大小：60
• 有效批量大小：180
• 随机种子：42
• 优化器：AdamW，β值为 (0.9,0.999)，ε值为 1E-08
• 权重衰减：2E-02
• D-Adaptation：True
• 预热：True
• 训练轮数：15
• 混合精度训练：bf16

训练结果

评估结果

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

📚 详细文档

该模型是作者硕士论文 'Evaluation of transformer based language models for use in service information systems' 的一部分。源代码可在 Github 上获取。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。