kf-deberta-multitask

Uso (Sentence-Transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo de esta forma:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["안녕하세요?", "한국어 문장 임베딩을 위한 버트 모델입니다."]

model = SentenceTransformer("upskyy/kf-deberta-multitask")
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta forma: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformer y luego tienes que aplicar la operación de agrupamiento adecuada sobre las representaciones de las palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Agrupamiento de media - 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 representaciones 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 que queremos las representaciones
dentences = ["안녕하세요?", "한국어 문장 임베딩을 위한 버트 모델입니다."]

# Cargar modelo desde el HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("upskyy/kf-deberta-multitask")
model = AutoModel.from_pretrained("upskyy/kf-deberta-multitask")

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

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

# Realizar agrupamiento. En este caso, agrupamiento de media.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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