此外,同尺寸模型之间的蒸馏往往还能提升一点效果,所以我们蒸馏后的RoFormer-Sim的检索效果,其实还比直接训练得到的Sentence-BERT效果要好些。 效果演示 我们把用标注数据训练好的RoFormer-Sim开源如下(文件名带-ft的权重):https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer-sim 下面是《无监督语义相似度哪家强?我们做了个比...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
attn = sim.softmax(dim=-1) attn = self.attn_dropout(attn) # aggregate values out = einsum(f"b h i j, b h j d -> b h i d", attn, v) return out577 changes: 577 additions & 0 deletions 577 tools/uvr5/bs_roformer/bs_roformer.py Original file line numberDiff line numberDif...
Rotary Transformer is an MLM pre-trained language model with rotary position embedding (RoPE). The RoPE is a relative position encoding method with promise theoretical properties. The main idea is to multiply the context embeddings (q,k in the Transformer) by rotation matrices depending on the ab...
我们把用标注数据训练好的 RoFormer-Sim 开源如下(文件名带-ft的权重): https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer-sim 下面是 无监督语义相似度哪家强?我们做了个比较全面的评测 中的几个任务的测试结果(测试集): 当然,经过了监督训练,有提升是必然的,这个表格的意义参考不大。但对于用户来说,有现成的模型...
attn = sim.softmax(dim=-1) attn = self.attn_dropout(attn) # aggregate values out = einsum(f"b h i j, b h j d -> b h i d", attn, v) return out577 changes: 577 additions & 0 deletions 577 tools/uvr5/bs_roformer/bs_roformer.py Original file line numberDiff line numberDif...
112 + 113 + attn = sim.softmax(dim=-1) 114 + attn = self.attn_dropout(attn) 115 + 116 + # aggregate values 117 + 118 + out = einsum(f"b h i j, b h j d -> b h i d", attn, v) 119 + 120 + return out ...