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• 句子转换器
• 特征提取
• 句子相似度

SGPT-2.7B加权平均自然语言推理微调模型

使用说明

具体使用方法请参考我们的代码库：https://github.com/Muennighoff/sgpt

评估结果

评估结果请查看eval文件夹或我们的论文：https://arxiv.org/abs/2202.08904

训练过程

模型训练参数如下：

数据加载器：

使用sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader，总长度70456，参数配置：

{'batch_size': 8}

损失函数：

采用sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss，参数设置：

{'scale': 20.0, 'similarity_fct': 'cos_sim'}

训练方法fit()的参数配置：

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 7045,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 0.0002
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 7046,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架构

句子转换器(
  (0): 变压器模型({'max_seq_length': 75, 'do_lower_case': False}) 使用GPTNeoModel架构 
  (1): 池化层({'word_embedding_dimension': 2560, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': True, 'pooling_mode_lasttoken': False})
)

引用与作者

@article{muennighoff2022sgpt,
  title={SGPT：基于GPT的语义搜索句子嵌入},
  author={穆尼霍夫, 尼克拉斯},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2202.08904},
  year={2022}
}