multi-qa-mpnet-base-cos-v1

multi-qa-mpnet-base-cos-v1项目介绍

项目概述

multi-qa-mpnet-base-cos-v1是一个基于sentence-transformers库开发的语义搜索模型。该模型能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间中，专门为语义搜索任务而设计。它在来自多个不同来源的约2.15亿个(问题,答案)对上进行了训练，具有强大的语义理解能力。

主要特点

向量维度：768维
生成归一化嵌入：是
池化方法：平均池化
适用的评分函数：点积、余弦相似度或欧几里得距离

使用方法

使用该模型非常简单，只需安装sentence-transformers库即可。用户可以轻松地对查询和文档进行编码，然后计算它们之间的相似度得分。该模型支持通过pip安装，并提供了详细的代码示例，方便用户快速上手。

训练过程

该模型基于预训练的mpnet-base模型进行微调。训练数据来源广泛，包括WikiAnswers、PAQ、Stack Exchange等多个数据集，共计约2.15亿个(问题,答案)对。训练采用了MultipleNegativesRankingLoss损失函数，使用平均池化和余弦相似度作为相似度函数。