MMLW-retrieval-roberta-large

MMLW（muszę mieć lepszą wiadomość）是适用于波兰语的神经文本编码器。此模型针对信息检索任务进行了优化。它可以将查询和段落转换为1024维向量。该模型通过两步流程开发而成：

第一步，使用波兰语RoBERTa检查点对模型进行初始化，然后采用多语言知识蒸馏方法在包含6000万波兰语-英语文本对的多样化语料库上进行训练。我们使用英语FlagEmbeddings（BGE）作为蒸馏的教师模型。
第二步，在波兰语MS MARCO训练集上，利用对比损失对所得模型进行微调。为提高对比训练的效率，我们使用了较大的批处理大小——小型模型为1152，基础模型为768，大型模型为288。微调在由12个A100 GPU组成的集群上进行。

⚠️ 2023年12月26日： 我们已将模型更新至结果更优的新版本。您仍可使用v1标签下载旧版本：AutoModel.from_pretrained("sdadas/mmlw-retrieval-roberta-large", revision="v1") ⚠️

使用方法（Sentence-Transformers）

⚠️ 我们的密集检索模型在对文本进行编码时，需要使用特定的前缀和后缀。对于此模型，每个查询前应添加前缀 "zapytanie: " ⚠️

您可以通过sentence-transformers这样使用该模型：

from openmind import AutoTokenizer, AutoModel, is_torch_npu_available
from openmind_hub import snapshot_download
import torch.nn.functional as F
from torch import Tensor
import openmind
import torch
import argparse

# Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # First element of model_output contains all token embeddings
    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)

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "--model_name_or_path",
        type=str,
        help="Path to model",
        default="jeffding/mmlw-retrieval-roberta-large-openmind",
    )
    args = parser.parse_args()
    return args

def main():
    args = parse_args()
    model_path = args.model_name_or_path

    if is_torch_npu_available():
        device = "npu:0"
    else:
        device = "cpu"
        
    # Load model from HuggingFace Hub
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_path).to(device)
    sentences = ['如何更换花呗绑定银行卡', 'How to replace the Huabei bundled bank card']
    # Tokenize sentences
    encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').to(device)

    # Compute token embeddings
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**encoded_input)
    # Perform pooling. In this case, mean pooling.
    sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
    print("Sentence embeddings:")
    print(sentence_embeddings)
    
if __name__ == "__main__":
    main()

评估结果

该模型在波兰信息检索基准（Polish Information Retrieval Benchmark）上的NDCG@10指标达到58.46。详细结果请参见PIRB排行榜。

致谢

本模型的训练得到了格但斯克理工大学TASK中心计划提供的A100 GPU集群支持。

引用

@article{dadas2024pirb,
  title={{PIRB}: A Comprehensive Benchmark of Polish Dense and Hybrid Text Retrieval Methods}, 
  author={Sławomir Dadas and Michał Perełkiewicz and Rafał Poświata},
  year={2024},
  eprint={2402.13350},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL}
}

MMLW-retrieval-roberta-large

第一步，使用波兰语RoBERTa检查点对模型进行初始化，然后采用多语言知识蒸馏方法在包含6000万波兰语-英语文本对的多样化语料库上进行训练。我们使用英语FlagEmbeddings（BGE）作为蒸馏的教师模型。

第二步，在波兰语MS MARCO训练集上，利用对比损失对所得模型进行微调。为提高对比训练的效率，我们使用了较大的批处理大小——小型模型为1152，基础模型为768，大型模型为288。微调在由12个A100 GPU组成的集群上进行。

使用方法（Sentence-Transformers）

⚠️ 我们的密集检索模型在对文本进行编码时，需要使用特定的前缀和后缀。对于此模型，每个查询前应添加前缀 "zapytanie: " ⚠️

您可以通过sentence-transformers这样使用该模型：

from openmind import AutoTokenizer, AutoModel, is_torch_npu_available
from openmind_hub import snapshot_download
import torch.nn.functional as F
from torch import Tensor
import openmind
import torch
import argparse

# Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # First element of model_output contains all token embeddings
    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)

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "--model_name_or_path",
        type=str,
        help="Path to model",
        default="jeffding/mmlw-retrieval-roberta-large-openmind",
    )
    args = parser.parse_args()
    return args

def main():
    args = parse_args()
    model_path = args.model_name_or_path

    if is_torch_npu_available():
        device = "npu:0"
    else:
        device = "cpu"
        
    # Load model from HuggingFace Hub
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_path).to(device)
    sentences = ['如何更换花呗绑定银行卡', 'How to replace the Huabei bundled bank card']
    # Tokenize sentences
    encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').to(device)

    # Compute token embeddings
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**encoded_input)
    # Perform pooling. In this case, mean pooling.
    sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
    print("Sentence embeddings:")
    print(sentence_embeddings)
    
if __name__ == "__main__":
    main()

@article{dadas2024pirb, title={{PIRB}: A Comprehensive Benchmark of Polish Dense and Hybrid Text Retrieval Methods}, author={Sławomir Dadas and Michał Perełkiewicz and Rafał Poświata}, year={2024}, eprint={2402.13350}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }