sentence-transformers/nli-bert-large-cls-pooling

Uso (Sentence-Transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Entonces, puedes utilizar el modelo de esta manera:

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/nli-bert-large-cls-pooling')
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 tienes que aplicar la operación de pooling correcta sobre los embeddings de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

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

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

# Cargar modelo desde el HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/nli-bert-large-cls-pooling')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/nli-bert-large-cls-pooling')

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

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

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

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)