deberta-v3-base-qa

Uso (Sentence-Transformers)

Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo de esta manera:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('deberta-v3-base-qa')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformer, luego debes aplicar la operación de pooling adecuada sobre las embeddings de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Pooling Media - Tener en cuenta la máscara de atención para un promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
  token_embeddings = model_output[0] #El primer elemento de la salida del modelo contiene todas las embeddings 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)

# Frases para las que queremos embeddings de frases
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deberta-v3-base-qa')
model = AutoModel.from_pretrained('deberta-v3-base-qa')

# Tokenizar frases
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Calcular embeddings de tokens
with torch.no_grad():
  model_output = model(**encoded_input)

# Realizar pooling. En este caso, pooling medio.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Embeddings de frases:")
print(sentence_embeddings)