AllNLI 是SNLI和MultiNLI数据集的合并，这两个数据集都是用于自然语言推理的。这个任务的传统目的是确定两段文本是否是蕴含、矛盾还是两者都不是。它后来被采用用于训练嵌入模型，因为蕴含和矛盾的句子构成了有用的 (anchor, positive, negative) 三元组: 这是训练嵌入模型的一种常见格式。SNLIhttps://hf.co/dataset...
The following models were trained onGoogle’s Natural Questions dataset, a dataset with 100k real queries from Google search together with the relevant passages from Wikipedia. 下面的模型在谷歌的自然问题数据集上进行训练,该数据集是来自谷歌搜索和相关维基百科上对应段落的 100k 真实查询。 nq-distilbert-...
These models have been trained on theQuora duplicate questions dataset. They can used like the STSb models and give a score 0…1 indicating the probability that two questions are duplicate questions. 这些模型基于 Quora 重复问题数据集训练。可以想 STSb 模型那样使用来判定给出的两个问题介于 0 到 ...
51CTO博客已为您找到关于训练sentence_transformers使用gpu的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及训练sentence_transformers使用gpu问答内容。更多训练sentence_transformers使用gpu相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
此示例从头开始为 STSbenchmark 训练 BERT(或任何其他转换器模型,如 RoBERTa、DistilBERT 等)。 它生成句子嵌入,可以使用余弦相似度进行比较以测量相似度。 用法: python training_nli.py 或者 python training_nli.py pretrained_transformer_model_name
1 2️⃣ 形成文本嵌入Embedding 在一些NLP任务当中,我们需要提前将我们的文本信息形成连续性向量,方便之后送入模型训练,最容易的方式就是 OneHot 编码方式,但是这种方式会丧失句子的语义信息,所以为了能够用一组向量表示文本,这就利用到了 Embedding 的方式,这种方式首先会根据一个大的语料库训练出一个词表,之后...
在运行docker容器时,加载torch和sentence_transformers的预训练模型失败可能是由于以下几个原因: 缺少必要的依赖库或版本不兼容。 容器内部网络配置问题,导致无法下载模型文件。 模型文件不存在或路径错误。 下面是一个示例的解决方法,假设使用Dockerfile构建容器: 确保Dockerfile中包含以下内容: FROM pytorch/pytorch:lates...
Sentence Transformers 是一个 Python 库,用于使用和训练各种应用的嵌入模型,例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mi...
sentence-transformer是基于huggingface transformers模块的,如果环境上没有sentence-transformer模块的话,只使用transformers模块同样可以使用它的预训练模型。在环境配置方面,目前的2.0版本,最好将transformers,tokenizers等相关模块都升级到最新,尤其是tokenizers,如果不升级的话在创建Tokenizer的时候会报错。
3、支持的预训练模型 我们提供了超过100种语言的大量预训练模型。一些模型是通用模型,而其他模型产生特定用例的嵌入。只需传递模型名称即可加载预训练模型:SentenceTransformer('model_name')。 地址:Pretrained Models — Sentence-Transformers documentation from sentence_transformers import SentenceTransformer ...