all_datasets_v4_MiniLM-L6

all_datasets_v4_MiniLM-L6

大规模数据集训练的高效句向量模型用于多语言语义表示

all_datasets_v4_MiniLM-L6是一个基于MiniLM-L6预训练模型的句向量模型,通过10亿句对数据集微调而成。该模型采用对比学习方法,可生成捕捉句子语义信息的向量表示。适用于信息检索、聚类和句子相似度等任务,可通过SentenceTransformers库使用。模型在TPU上训练540k步,批量大小为1024,性能优异,应用范围广泛。

模型句子嵌入GithubNLPFlax开源项目Huggingface语义相似度对比学习

all_datasets_v4_MiniLM-L6项目介绍

项目概述

all_datasets_v4_MiniLM-L6是一个旨在训练高质量句子嵌入模型的项目。该项目利用自监督对比学习目标,在超过10亿对句子的大规模数据集上进行训练。项目使用预训练的'MiniLM-L6-H384-uncased'模型作为基础,并在此基础上进行了微调。

模型特点

  1. 基于预训练模型:使用'MiniLM-L6-H384-uncased'作为初始模型,这是一个6层版本的'microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased'模型。

  2. 大规模数据集:训练数据包含来自多个领域的10亿多对句子,涵盖了问答、图像描述、代码搜索等多种类型的数据。

  3. 对比学习目标:模型通过学习预测哪些句子实际上是成对出现的,从而捕捉句子间的语义关系。

  4. 高效训练:项目利用7个TPU v3-8进行训练,并得到了Google的Flax、JAX和Cloud团队的支持。

应用场景

该模型主要用作句子编码器。它可以将输入的句子转换为捕捉语义信息的向量表示。这些句子向量可以应用于以下场景:

  1. 信息检索
  2. 文本聚类
  3. 句子相似度计算

使用方法

用户可以使用SentenceTransformers库轻松调用该模型:

from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('flax-sentence-embeddings/all_datasets_v4_MiniLM-L6') text = "Replace me by any text you'd like." text_embedding = model.encode(text)

训练细节

  1. 训练步骤:模型训练了540,000步
  2. 批量大小:1024(每个TPU核心128)
  3. 学习率:2e-5,使用AdamW优化器
  4. 序列长度:限制在128个token
  5. 学习率预热:500步

训练数据

训练数据来自多个数据集,总计超过10亿对句子。主要包括:

  1. GOOAQ:开放式问答数据集
  2. Stack Exchange:问答论坛数据
  3. Flickr 30k和COCO 2020:图像描述数据
  4. Code Search:代码搜索数据
  5. 多个问答数据集:TriviaqQA、SQuAD2.0、Natural Questions等
  6. S2ORC:大规模学术文献数据
  7. PAQ:生成的问答对
  8. Reddit对话数据集

这些数据集的多样性确保了模型能够学习到广泛的语义关系,从而提高其在各种下游任务中的表现。

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