gte-micro-v3

Uso (Sentence-Transformers)

Instalar los transformadores de frases:

pip install -U sentence-transformers

Luego, puede usar el modelo de la siguiente manera:

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

model = SentenceTransformer('Mihaiii/gte-micro-v3')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin los transformadores de frases, puede usar el modelo de la siguiente manera: Primero, pase su entrada a través del modelo de transformador, luego debe aplicar la operación de agrupamiento adecuada sobre los embeddings de palabras contextualizados.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Pooling media - Tener en cuenta la máscara de atención para promediar correctamente
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] # El primer elemento de model_output contiene todos los 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)

# Oraciones para las que queremos embeddings de oración
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración se convierte']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Mihaiii/gte-micro-v3')
model = AutoModel.from_pretrained('Mihaiii/gte-micro-v3')

# Tokenizar oraciones
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 agrupación. En este caso, agrupación media.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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