|
|
---
|
|
|
language:
|
|
|
- ru
|
|
|
- en
|
|
|
|
|
|
pipeline_tag: sentence-similarity
|
|
|
|
|
|
tags:
|
|
|
- russian
|
|
|
- pretraining
|
|
|
- embeddings
|
|
|
- feature-extraction
|
|
|
- sentence-similarity
|
|
|
- sentence-transformers
|
|
|
- transformers
|
|
|
|
|
|
datasets:
|
|
|
- IlyaGusev/gazeta
|
|
|
- zloelias/lenta-ru
|
|
|
- HuggingFaceFW/fineweb-2
|
|
|
- HuggingFaceFW/fineweb
|
|
|
|
|
|
license: mit
|
|
|
base_model: sergeyzh/BERTA
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## BERTA-uncased
|
|
|
|
|
|
Модель для расчетов эмбеддингов предложений на русском и английском языках получена методом дистилляции эмбеддингов [ai-forever/FRIDA](https://huggingface.co/ai-forever/FRIDA) (размер эмбеддингов - 1536, слоёв - 24). Основной режим использования FRIDA - CLS pooling заменен на mean pooling. Дистиляция выполнена с uncased преобразованием текста в максимально возможном объеме - эмбеддинги русских и английских предложений, работа префиксов.
|
|
|
|
|
|
Модель принадлежит к виду uncased - не различает при обработке текста буквы, написанные в верхнем и нижнем регистре (фразы, например, “С Новым Годом!” и “С НОВЫМ ГОДОМ!” кодируются одинаковой последовательностью токенов и имеют равные значения эмбеддингов). Размер эмбеддингов модели - 768, слоёв - 12. Размер контекста модели соответствует FRIDA - 512 токенов.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Префиксы
|
|
|
Все префиксы унаследованы от FRIDA:
|
|
|
- search_query:
|
|
|
- search_document:
|
|
|
- paraphrase:
|
|
|
- categorize:
|
|
|
- categorize_sentiment:
|
|
|
- categorize_topic:
|
|
|
- categorize_entailment:
|
|
|
|
|
|
# Метрики
|
|
|
Оценки модели на бенчмарке [ruMTEB](https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/831150/):
|
|
|
|
|
|
|Model Name | Metric | FRIDA |BERTA-uncased| [BERTA](https://huggingface.co/sergeyzh/BERTA) | [rubert-mini-frida](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-mini-frida) | multilingual-e5-large-instruct | multilingual-e5-large |
|
|
|
|:-------------------------------|:--------------------|----------:|----------:|----------:|--------------------:|---------------------:|----------------------:|
|
|
|
|CEDRClassification | Accuracy | **0.646** | 0.619 | 0.730 | 0.552 | 0.500 | 0.448 |
|
|
|
|GeoreviewClassification | Accuracy | **0.577** | 0.553 | 0.548 | 0.464 | 0.559 | 0.497 |
|
|
|
|GeoreviewClusteringP2P | V-measure | **0.783** | 0.745 | 0.738 | 0.698 | 0.743 | 0.605 |
|
|
|
|HeadlineClassification | Accuracy | 0.890 | 0.889 | **0.891** | 0.880 | 0.862 | 0.758 |
|
|
|
|InappropriatenessClassification | Accuracy | **0.783** | 0.745 | 0.748 | 0.698 | 0.655 | 0.616 |
|
|
|
|KinopoiskClassification | Accuracy | **0.705** | 0.684 | 0.678 | 0.595 | 0.661 | 0.566 |
|
|
|
|RiaNewsRetrieval | NDCG@10 | **0.868** | 0.829 | 0.816 | 0.721 | 0.824 | 0.807 |
|
|
|
|RuBQReranking | MAP@10 | **0.771** | 0.749 | 0.752 | 0.711 | 0.717 | 0.756 |
|
|
|
|RuBQRetrieval | NDCG@10 | 0.724 | 0.710 | 0.710 | 0.654 | 0.692 | **0.741** |
|
|
|
|RuReviewsClassification | Accuracy | **0.751** | 0.724 | 0.723 | 0.658 | 0.686 | 0.653 |
|
|
|
|RuSTSBenchmarkSTS | Pearson correlation | 0.814 | 0.816 | 0.822 | 0.803 | **0.840** | 0.831 |
|
|
|
|RuSciBenchGRNTIClassification | Accuracy | **0.699** | 0.695 | 0.690 | 0.625 | 0.651 | 0.582 |
|
|
|
|RuSciBenchGRNTIClusteringP2P | V-measure | **0.670** | 0.657 | 0.650 | 0.586 | 0.622 | 0.520 |
|
|
|
|RuSciBenchOECDClassification | Accuracy | 0.546 | 0.553 | **0.548** | 0.493 | 0.502 | 0.445 |
|
|
|
|RuSciBenchOECDClusteringP2P | V-measure | **0.566** | 0.557 | 0.556 | 0.507 | 0.528 | 0.450 |
|
|
|
|SensitiveTopicsClassification | Accuracy | 0.398 | **0.404** | 0.399 | 0.373 | 0.323 | 0.257 |
|
|
|
|TERRaClassification | Average Precision | **0.665** | 0.651 | 0.657 | 0.606 | 0.639 | 0.584 |
|
|
|
|
|
|
|Model Name | Metric | FRIDA |BERTA-uncased| [BERTA](https://huggingface.co/sergeyzh/BERTA) | rubert-mini-frida | multilingual-e5-large-instruct | multilingual-e5-large |
|
|
|
|:-------------------------------|:--------------------|----------:|----------:|----------:|--------------------:|----------------------:|---------------------:|
|
|
|
|Classification | Accuracy | **0.707** | 0.699 | 0.697 | 0.631 | 0.654 | 0.588 |
|
|
|
|Clustering | V-measure | **0.673** | 0.653 | 0.648 | 0.597 | 0.631 | 0.525 |
|
|
|
|MultiLabelClassification | Accuracy | **0.522** | 0.512 | 0.565 | 0.463 | 0.412 | 0.353 |
|
|
|
|PairClassification | Average Precision | **0.665** | 0.651 | 0.657 | 0.606 | 0.639 | 0.584 |
|
|
|
|Reranking | MAP@10 | **0.771** | 0.749 | 0.752 | 0.711 | 0.717 | 0.756 |
|
|
|
|Retrieval | NDCG@10 | **0.796** | 0.770 | 0.763 | 0.687 | 0.758 | 0.774 |
|
|
|
|STS | Pearson correlation | 0.814 | 0.816 | 0.822 | 0.803 | **0.840** | 0.831 |
|
|
|
|Average | Average | **0.707** | 0.693 | 0.701 | 0.643 | 0.664 | 0.630 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Использование модели с библиотекой `transformers`:
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
import torch
|
|
|
import torch.nn.functional as F
|
|
|
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
|
|
|
|
|
|
|
|
|
def pool(hidden_state, mask, pooling_method="mean"):
|
|
|
if pooling_method == "mean":
|
|
|
s = torch.sum(hidden_state * mask.unsqueeze(-1).float(), dim=1)
|
|
|
d = mask.sum(axis=1, keepdim=True).float()
|
|
|
return s / d
|
|
|
elif pooling_method == "cls":
|
|
|
return hidden_state[:, 0]
|
|
|
|
|
|
inputs = [
|
|
|
#
|
|
|
"paraphrase: В Ярославской области разрешили работу бань, но без посетителей",
|
|
|
"categorize_entailment: Женщину доставили в больницу, за ее жизнь сейчас борются врачи.",
|
|
|
"search_query: Сколько программистов нужно, чтобы вкрутить лампочку?",
|
|
|
#
|
|
|
"paraphrase: Ярославским баням разрешили работать без посетителей",
|
|
|
"categorize_entailment: Женщину спасают врачи.",
|
|
|
"search_document: Чтобы вкрутить лампочку, требуется три программиста: один напишет программу извлечения лампочки, другой — вкручивания лампочки, а третий проведет тестирование."
|
|
|
]
|
|
|
|
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sergeyzh/BERTA-uncased")
|
|
|
model = AutoModel.from_pretrained("sergeyzh/BERTA-uncased")
|
|
|
|
|
|
tokenized_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
|
|
|
|
|
|
with torch.no_grad():
|
|
|
outputs = model(**tokenized_inputs)
|
|
|
|
|
|
embeddings = pool(
|
|
|
outputs.last_hidden_state,
|
|
|
tokenized_inputs["attention_mask"],
|
|
|
pooling_method="mean"
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
|
|
|
sim_scores = embeddings[:3] @ embeddings[3:].T
|
|
|
print(sim_scores.diag().tolist())
|
|
|
|
|
|
# [0.9447306990623474, 0.8616577386856079, 0.7869422435760498]
|
|
|
# [0.9530372023582458, 0.866746723651886, 0.7839133143424988] - BERTA
|
|
|
# [0.9360030293464661, 0.8591322302818298, 0.728583037853241] - FRIDA
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
## Использование с `sentence_transformers` (sentence-transformers>=2.4.0):
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
|
|
|
|
|
# loads model with mean pooling
|
|
|
model = SentenceTransformer("sergeyzh/BERTA-uncased")
|
|
|
|
|
|
paraphrase = model.encode(["В Ярославской области разрешили работу бань, но без посетителей", "Ярославским баням разрешили работать без посетителей"], prompt="paraphrase: ")
|
|
|
print(paraphrase[0] @ paraphrase[1].T)
|
|
|
# 0.9447306
|
|
|
# 0.9530372 - BERTA
|
|
|
# 0.9360032 - FRIDA
|
|
|
|
|
|
categorize_entailment = model.encode(["Женщину доставили в больницу, за ее жизнь сейчас борются врачи.", "Женщину спасают врачи."], prompt="categorize_entailment: ")
|
|
|
print(categorize_entailment[0] @ categorize_entailment[1].T)
|
|
|
# 0.86165774
|
|
|
# 0.8667469
|
|
|
# 0.8591322 - FRIDA
|
|
|
|
|
|
query_embedding = model.encode("Сколько программистов нужно, чтобы вкрутить лампочку?", prompt="search_query: ")
|
|
|
document_embedding = model.encode("Чтобы вкрутить лампочку, требуется три программиста: один напишет программу извлечения лампочки, другой — вкручивания лампочки, а третий проведет тестирование.", prompt="search_document: ")
|
|
|
print(query_embedding @ document_embedding.T)
|
|
|
# 0.78694224
|
|
|
# 0.7839136 - BERTA
|
|
|
# 0.7285831 - FRIDA
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
