sentence-transformers/all-mpnet-base-v1

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

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera:

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

#Mean Pooling - Tener 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 cuales queremos embeddings
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

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

# 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 el pooling
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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

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