Contrastors是一个功能强大的对比学习工具包,旨在帮助研究人员和工程师高效地训练和评估对比模型。作为一个开源项目,Contrastors为对比学习领域的研究和应用提供了坚实的基础。
Contrastors具有以下突出特点:
这些特性使Contrastors成为进行对比学习研究和应用的理想工具。无论是学术研究还是工业应用,Contrastors都能提供强大的支持。
Contrastors项目已经产出了一些重要的研究成果:
Nomic Embed: 训练可复现的长上下文文本嵌入器 - 由Zach Nussbaum、Jack Morris、Andriy Mulyar和Brandon Duderstadt完成。
Nomic Embed Vision: 扩展潜在空间 - 由Zach Nussbaum、Brandon Duderstadt和Andriy Mulyar完成。
这些研究展示了Contrastors在实际应用中的潜力和效果。
要开始使用Contrastors,您需要先设置环境并安装必要的依赖:
详细的安装步骤请参考项目README。
Contrastors提供了对nomic-embed-text-v1
数据集的访问。您需要在atlas.nomic.ai创建账户,然后使用nomic
包登录并获取访问凭证。
Contrastors支持多种训练模式:
每种模式都有详细的训练命令和配置说明。
Contrastors提供了多个预训练模型,包括:
这些模型可以在Hugging Face上找到并直接使用。
Contrastors是一个开放的社区项目,欢迎更多人参与:
Contrastors采用Apache 2.0许可证。各个模型可能有单独的许可证,请查看相应的模型卡片。
Contrastors项目要感谢Tri Dao在Flash Attention上的工作,OpenCLIP团队的优秀仓库,以及Huggingface团队在transformers库上的杰出工作。
如果您在研究中使用了Contrastors,请引用以下论文:
@misc{nussbaum2024nomic,
title={Nomic Embed: Training a Reproducible Long Context Text Embedder},
author={Zach Nussbaum and John X. Morris and Brandon Duderstadt and Andriy Mulyar},
year={2024},
eprint={2402.01613},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
@misc{nussbaum2024nomicembedvisionexpanding,
title={Nomic Embed Vision: Expanding the Latent Space},
author={Zach Nussbaum and Brandon Duderstadt and Andriy Mulyar},
year={2024},
eprint={2406.18587},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2406.18587},
}
Contrastors为对比学习研究和应用提供了一个强大而灵活的工具包。无论您是研究人员还是工程师,Contrastors都能帮助您更高效地进行对比学习相关工作。我们期待看到更多基于Contrastors的创新研究和应用!
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