Instructions to use tzmtwtr/albert_simcse_japanese with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use tzmtwtr/albert_simcse_japanese with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("feature-extraction", model="tzmtwtr/albert_simcse_japanese")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tzmtwtr/albert_simcse_japanese") model = AutoModel.from_pretrained("tzmtwtr/albert_simcse_japanese") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
注:動作未検証
日本語のSentence Embedding用albert
以下のモデルから転移学習を実施。
https://huggingface.co/ken11/albert-base-japanese-v1-with-japanese-tokenizer
学習はllm-book/bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki記載のColabノートブックを使用した
モチベーション
ベクトル検索のために小規模言語モデルが必要になった。 AWS Lambdaで動かせるようにしたい。
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