LazarusNLP/all-nusabert-large-v4

El uso de este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalados:

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('LazarusNLP/all-nusabert-large-v4')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (Transformadores de HuggingFace)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo así: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformador, luego debes aplicar la operación de agrupamiento adecuada sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Agrupamiento medio - Tener en cuenta la máscara de atención para un 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 que queremos incrustaciones
desentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('LazarusNLP/all-nusabert-large-v4')
model = AutoModel.from_pretrained('LazarusNLP/all-nusabert-large-v4')

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

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

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

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