Ruri Large

🚀 瑠璃（Ruri）：日语通用文本嵌入模型

瑠璃（Ruri）是用于日语通用文本嵌入的模型，可进行句子相似度计算和特征提取。它有不同参数规模的版本可供选择，在JMTEB基准测试中表现出色。

🚀 快速开始

安装依赖

首先，你需要安装Sentence Transformers库及其相关依赖：

pip install -U sentence-transformers fugashi sentencepiece unidic-lite

加载模型并进行推理

安装完成后，你可以加载模型并进行推理：

import torch.nn.functional as F
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 从 🤗 Hub 下载模型
model = SentenceTransformer("cl-nagoya/ruri-large")

# 别忘了在查询文本前添加前缀 "クエリ: "，在段落文本前添加前缀 "文章: "
sentences = [
    "クエリ: 瑠璃色はどんな色？",
    "文章: 瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    "クエリ: ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
    "文章: ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
]

embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)
print(embeddings.size())
# [4, 1024]

similarities = F.cosine_similarity(embeddings.unsqueeze(0), embeddings.unsqueeze(1), dim=2)
print(similarities)
# [[1.0000, 0.9429, 0.6565, 0.6997],
#  [0.9429, 1.0000, 0.6579, 0.6768],
#  [0.6565, 0.6579, 1.0000, 0.8933],
#  [0.6997, 0.6768, 0.8933, 1.0000]]

✨ 主要特性

多版本可选

目前已经发布了v3版本的模型，推荐使用以下v3模型：

基准测试表现出色

在JMTEB基准测试中，Ruri模型在多个指标上表现优异：

📚 详细文档

模型详情

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
)

框架版本

• Python: 3.10.13
• Sentence Transformers: 3.0.0
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.1+cu118
• Accelerate: 0.30.1
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

📄 许可证

本模型基于 Apache License, Version 2.0 许可协议发布。

📖 引用

如果你使用了本模型，请引用以下论文：

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}}, 
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737}, 
}