sentence-transformers/stsb-distilroberta-base-v2

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

pip install -U sentence-transformers

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

modelo = SentenceTransformer('sentence-transformers/stsb-distilroberta-base-v2')
embeddings = modelo.encode(sentences)
print(embeddings)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformador, luego debes aplicar la operación de agrupación correcta en la parte superior de las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Agrupación 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 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)

# Frases para las que queremos conocimientos incrustados
frases = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/stsb-distilroberta-base-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/stsb-distilroberta-base-v2')

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

# Calcular incrustaciones de tokens
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Realizar agrupación. En este caso, agrupación máxima.
incrustaciones_sentencia = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Incrustaciones de oraciones:")
print(incrustaciones_sentencia)