sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2

Uso (Sentence-Transformers)

Instalar la librería sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo así:

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo así:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Mean Pooling - Tomar 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 token
    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
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar el modelo del HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/nli-mpnet-base-v2')

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

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

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

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

Resultados de la Evaluación

Para una evaluación automatizada de este modelo, ver el Benchmark de Embeddings de Oraciones: https://seb.sbert.net