nthakur/dragon-plus-context-encoder

Uso (sentence-transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo así:

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

model = SentenceTransformer('nthakur/dragon-plus-context-encoder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

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

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]

# Frases para las cuales queremos obtener representaciones
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración se convierte']

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-context-encoder')
model = AutoModel.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-context-encoder')

# 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 con cls token.
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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