基于 Supabase/gte-small 的 SentenceTransformer

这是一个基于 Supabase/gte-small 微调的 sentence-transformers 模型。它将句子和段落映射到 384 维的稠密向量空间，可用于语义文本相似度、语义搜索、复述挖掘、文本分类、聚类等任务。

模型详情

模型描述

• 模型类型: Sentence Transformer
• 基础模型: Supabase/gte-small <!-- at revision 93b36ff09519291b77d6000d2e86bd8565378086 -->
• 最大序列长度: 512 个 token
• 输出维度: 384 维
• 相似度函数: 余弦相似度 <!-- - 训练数据集: 未知 --> <!-- - 语言: 未知 --> <!-- - 许可证: 未知 -->

模型来源

• 文档: Sentence Transformers 文档
• 代码库: Sentence Transformers GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

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': 384, '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})
)

使用方法

直接使用 (Sentence Transformers)

首先安装 Sentence Transformers 库:

pip install -U sentence-transformers

然后你可以加载此模型并运行推理。

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 从 🤗 Hub 下载
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# 运行推理
sentences = [
    'Chipirones a la plancha con patata ',
    'Vino blanco seco, ligero, refrescante, delicado y sauve. Con sabor ligero y poco denso, acostumbran a ser vinos jóvenes. Con aromas a cítricos, manzana verde, melocotón, piña e hinojo. O también vinos rosados ligeros, referescantes, delicados y de color pálido. En boca son ligeros y de sabor delicado. Con aromas a fruta roja silvestre, cítricos y herbáceos.',
    'Vinos blancos con cuerpo, amplios y sabrosos. En boca potentes, untuosos y densos fruto del paso por barrica. Vinos blancos con intensidad aromática alta y con aromas a manzana Golden, mantequilla, pan tostado, vainilla, frutos secos. Ejemplo: Chardonnay, Garnacha blanca, Viura de Rioja.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# 获取嵌入向量的相似度分数
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

<!--

直接使用 (Transformers)

<details><summary>点击查看 Transformers 中的直接用法</summary>

</details> -->

<!--

下游使用 (Sentence Transformers)

你可以在自己的数据集上微调此模型。

<details><summary>点击展开</summary>

</details> -->

<!--

超出范围的使用

列出模型可能被预见到的滥用方式，并说明用户不应该用模型做什么。 -->

<!--

偏见、风险和局限性

这个模型有哪些已知或可预见的问题？你也可以在这里标记已知的失败案例或模型的弱点。 -->

<!--

建议

针对可预见的问题有什么建议？例如，过滤显式内容。 -->

训练详情

训练数据集

未命名数据集

• 大小: 68 个训练样本
• 列: <code>sentence_0</code> 和 <code>sentence_1</code>
• 基于前 1000 个样本的近似统计:

  	sentence_0	sentence_1
  类型	字符串	字符串
  详情	<ul><li>最小: 4 个 token</li><li>平均: 16.46 个 token</li><li>最大: 82 个 token</li></ul>	<ul><li>最小: 12 个 token</li><li>平均: 64.46 个 token</li><li>最大: 178 个 token</li></ul>

• 样本:

  sentence_0	sentence_1
  <code>Rollito de primavera de carne</code>	<code>Vino tinto joven y afrutado o un vino blanco joven con buena acidez.</code>
  <code>Platos contundentes como carnes de caza: jabalí, pichón, etc. También carnes rojas como ternera, cordero, etc. Guisos y platos de cuchara con embutidos y carnes rojas.</code>	<code>Vino tinto con mucha intensidad y potencia, con notas a fruta tinta madura, notas a madera, notas a pimienta negra, a café, cacao. Con presencia de taninos bien integrados fruto del contacto con las pieles durante un largo período. Son sabrosos, corpulentos, impactantes. </code>
  <code>Patatas bravas</code>	<code> Vinos tintos ligeros con mucha acidez y poco volumen en boca, con notas de fruta roja muy fresca, sin presencia de taninos; normalmente con notas verdes. ejemplos: mencia, gammay, pinot noir. O incluso vinos elaborados a partir de Cabernet, Merlot o Syrah. Vinos rosados redondos, afrutados, de color intenso y sabor potente y sabroso. Con maceración de la piel. </code>

• 损失函数: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code>，参数如下:

  {
      \"scale\": 20.0,
      \"similarity_fct\": \"cos_sim\"
  }
  

训练超参数

非默认超参数

• per_device_train_batch_size: 4
• per_device_eval_batch_size: 4
• num_train_epochs: 30
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin

所有超参数

<details><summary>点击展开</summary>

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 4
• per_device_eval_batch_size: 4
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• learning_rate: 5e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1
• num_train_epochs: 30
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.0
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• use_ipex: False
• bf16: False
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: False
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin

</details>

训练日志

框架版本

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.42.4
• PyTorch: 2.3.1+cu121
• Accelerate: 0.32.1
• Datasets: 2.20.0
• Tokenizers: 0.19.1

引用

BibTeX

Sentence Transformers

@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\",
}

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}
}

<!--

术语表

清晰地定义术语，以便让不同背景的读者都能理解。 -->

<!--

模型卡作者

列出创建模型卡的人员，为模型卡构建中的详细工作提供认可和责任归属。 -->

<!--

模型卡联系方式

提供一种方式，让有模型卡更新、建议或问题的人可以联系模型卡作者。 -->