flax-sentence-embeddings/all_datasets_v3_mpnet-base

Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v1')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo así:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import torch.nn.functional as F

# Mean Pooling - Tiene en cuenta la máscara de atención para el promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # El primer elemento de model_output contiene todas las incrustaciones de tokens
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

# Oraciones para las que queremos incrustaciones
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']

# Carga del modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-mpnet-base-v1')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-mpnet-base-v1')

# Tokenización de oraciones
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Computación de las incrustaciones de tokens
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Realizar la operación de pooling
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

# Normalizar las incrustaciones
sentence_embeddings = F.normalize(sentence_embeddings, p=2, dim=1)

print("Incrustaciones de oraciones:")
print(sentence_embeddings)