SGPT 1.3B Weightedmean Nli Bitfit

🚀 SGPT-1.3B-weightedmean-nli-bitfit

SGPT-1.3B-weightedmean-nli-bitfit 是一个用于句子相似度计算的模型，可用于特征提取等自然语言处理任务。

🚀 快速开始

如需使用说明，请参考我们的代码库：https://github.com/Muennighoff/sgpt

📊 评估结果

如需评估结果，请参考评估文件夹或我们的论文：https://arxiv.org/abs/2202.08904

🔧 技术细节

训练参数

该模型使用以下参数进行训练：

数据加载器

sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader，长度为 93941，参数如下：

{'batch_size': 6}

损失函数

sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss，参数如下：

{'scale': 20.0, 'similarity_fct': 'cos_sim'}

fit() 方法的参数

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 9394,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 0.0001
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 9395,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 75, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: GPTNeoModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 2048, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': True, 'pooling_mode_lasttoken': False})
)

📚 引用与作者

@article{muennighoff2022sgpt,
  title={SGPT: GPT Sentence Embeddings for Semantic Search},
  author={Muennighoff, Niklas},
  journal={arXiv preprint arXiv:2202.08904},
  year={2022}
}