all-mpnet-base-v2

这是一个 sentence-transformers 模型：它将句子和段落映射到一个768维的稠密向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

使用方法 (Sentence-Transformers)

安装 sentence-transformers 后，使用此模型非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后你可以这样使用该模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

使用方法 (HuggingFace Transformers)

如果不使用 sentence-transformers，你可以这样使用该模型：首先，将输入通过transformer模型处理，然后在上下文化的词嵌入之上应用正确的池化操作。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import torch.nn.functional as F

#Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #First element of model_output contains all token embeddings
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)


# Sentences we want sentence embeddings for
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')

# Tokenize sentences
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Compute token embeddings
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Perform pooling
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

# Normalize embeddings
sentence_embeddings = F.normalize(sentence_embeddings, p=2, dim=1)

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

评估结果

有关此模型的自动评估，请参阅 Sentence Embeddings Benchmark：https://seb.sbert.net

背景

该项目旨在使用自监督对比学习目标在超大规模句子级数据集上训练句子嵌入模型。我们使用了预训练的 microsoft/mpnet-base 模型，并在一个包含10亿句子对的数据集上进行了微调。我们使用对比学习目标：给定句子对中的一个句子，模型需要从一组随机采样的其他句子中预测出在数据集中实际与之配对的句子。

我们在 Hugging Face 组织的 Community week using JAX/Flax for NLP & CV 活动期间开发了这个模型。作为 Train the Best Sentence Embedding Model Ever with 1B Training Pairs 项目的一部分，我们开发了这个模型。得益于高效的硬件基础设施来运行该项目：7台TPU v3-8，以及 Google Flax、JAX 和 Cloud 团队成员关于高效深度学习框架的指导。

预期用途

我们的模型旨在用作句子和短段落的编码器。给定输入文本，它会输出一个捕获语义信息的向量。该句子向量可用于信息检索、聚类或句子相似度任务。

默认情况下，超过384个词片的输入文本会被截断。

训练过程

预训练

我们使用预训练的 microsoft/mpnet-base 模型。有关预训练过程的更多详细信息，请参阅模型卡片。

微调

我们使用对比目标对模型进行微调。形式上，我们计算批次中每个可能的句子对的余弦相似度。然后通过与真实配对进行比较来应用交叉熵损失。

超参数

我们在 TPU v3-8 上训练模型。我们使用1024的批次大小（每个TPU核心128）训练模型100k步。我们使用500步的学习率预热。序列长度限制为128个token。我们使用 AdamW 优化器，学习率为 2e-5。完整的训练脚本可在当前仓库中访问：train_script.py。

训练数据

我们使用多个数据集的拼接来微调模型。句子对的总数超过10亿。我们根据加权概率对每个数据集进行采样，具体配置详见 data_config.json 文件。