首先安装依赖包: 接着加载数据集并预览: 使用新数据集进行微调: 微调后加载新模型,并使用该模型实现文本转向量: 最后计算一下两个句子的相似度:
M3E 系列的所有模型在设计的时候就考虑到完全兼容sentence-transformers,所以你可以通过替换名称字符串的方式在所有支持 sentence-transformers 的项目中无缝使用 M3E Models,比如chroma,guidance,semantic-kernel。 🎨 微调模型 uniem提供了非常易用的 finetune 接口,几行代码,即刻适配! fromdatasetsimportload_datasetfro...
指令数据集,M3E 使用了 300W + 的指令微调数据集,这使得 M3E 对文本编码的时候可以遵从指令,这部分的工作主要被启发于instructor-embedding 基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 和 base 两个版本,大家则需选用 ALL IN ONE,M3E 旨在提供一个 ALL IN ONE 的文本嵌入模型,不...
指令数据集,M3E 使用了 300W + 的指令微调数据集,这使得 M3E 对文本编码的时候可以遵从指令,这部分的工作主要被启发于instructor-embedding 基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 和 base 两个版本,大家则需选用 ALL IN ONE,M3E 旨在提供一个 ALL IN ONE 的文本嵌入模型,不...
[x] 完成 Finetuner ,允许更优雅的微调 [ ] 完成支持代码检索的模型 [ ] 对 M3E 数据集进行清洗,保留高质量的部分,组成 m3e-hq,并在 huggingface 上开源 [ ] 在 m3e-hq 的数据集上补充 hard negative 的样本及相似度分数,组成 m3e-hq-with-score,并在 huggingface 上开源 ...
指令数据集,M3E 使用了 300W + 的指令微调数据集,这使得 M3E 对文本编码的时候可以遵从指令,这部分的工作主要被启发于instructor-embedding 基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 和 base 两个版本,大家则需选用 ALL IN ONE,M3E 旨在提供一个 ALL IN ONE 的文本嵌入模型...
belle_2m 百科 2,000,000 指令微调 无 优 LianjiaTech/BELLE belle 的指令微调数据集,使用 self instruct 方法基于 gpt3.5 生成 是 否 是 是 https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_2M_CN 否 firefily 百科 1,649,399 指令微调 无 优 YeungNLP Firefly(流萤) 是一个开源的中文对话式大语言...
指令数据集,M3E 使用了 300W + 的指令微调数据集,这使得 M3E 对文本编码的时候可以遵从指令,这部分的工作主要被启发于instructor-embedding 基础模型,M3E 使用 hfl 实验室的Roberta系列模型进行训练,目前提供 small 和 base 两个版本,大家则需选用 ALL IN ONE,M3E 旨在提供一个 ALL IN ONE 的文本嵌入模型,不...
firefily 百科 1,649,399 指令微调 无 优 YeungNLP Firefly(流萤) 是一个开源的中文对话式大语言模型,使用指令微调(Instruction Tuning)在中文数据集上进行调优。使用了词表裁剪、ZeRO等技术,有效降低显存消耗和提高训练效率。 在训练中,我们使用了更小的模型参数量,以及更少的计算资源。 未说明 未说明 是 是 ...
使用新数据集进行微调: fromuniem.finetunerimportFineTuner finetuner=FineTuner.from_pretrained('moka-ai/m3e-base', dataset=df.to_dict('records'))fintuned_model=finetuner.run(epochs=3,output_dir='finetuned-model') 微调后加载新模型,并使用该模型实现文本转向量: ...