Views
No views yet
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'transformer_task': 'feature-extraction', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'last_hidden_state'}}, 'module_output_name': 'token_embeddings', 'architecture': 'BertModel'})
(1): Pooling({'embedding_dimension': 768, 'pooling_mode': 'mean', 'include_prompt': True})
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
5# Run inference
6sentences = [
7 'это программная история в первую очередь а не аппаратная по аппаратной части карты amd не уступают nvidia в пользу зеленых работает расширенная поддержка движков популярность разработчиков вложения в разработку итд итп',
8 'в SA в принципе идет улучшение картинки но пока не особо приятно читать текст SA у тебя обновится на последнюю версию если прошивка последняя актуальная стоит 55 если у тебя ниже то качай апк для шлема с сайта httpwwwowomushicompicostreamingassistant а на шлем с оф сайта Pico\nжелезка у тебя мягко скажем не самая подходящая под VR\nпоиграть можно но не с царским размахом на качество',
9 'а я смотрю вы эксперт в качестве сжатия )))) \nдаже стримеры брезгуют использовать аппаратное сжатие, зачем то покупают отдельные пк под сжатие стримов в реалтайм вместо того чтобы просто на gpu сжимать.',
10]
11embeddings = model.encode(sentences)
12print(embeddings.shape)
13# [3, 768]
14
15# Get the similarity scores for the embeddings
16similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
17print(similarities)
18# tensor([[1.0000, 0.7468, 0.4876],
19# [0.7468, 1.0000, 0.3165],
20# [0.4876, 0.3165, 1.0000]])sentence_0, sentence_1, and sentence_2| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | string |
| modality | text | text | text |
| details |
|
|
|
| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|---|---|---|
Затея Кулича с процессором Ryzen 7 7700X — разумная. Для сегодняшних игр его хватит выше крыши. А позже, если его вдруг будет не хватать, можно будет заменить его на любой актуальный Ryzen 9. Вот здесь он эту идею поясняет:[object Object][object Object][object Object][object Object]Хотя я сегодня смотрел видео от iXBT, где рассказали, что консоли не будут обновляться ещё лет 5. Мол, они уже пробовали в прошлом выпускать апгрейды (как PS4 Pro), но они имели очень плохие продажи, и во второй раз производители консолей наступать на эти грабли не хотят. То есть, после PS5 ближайший апгрейд — это PS6, году эдак в 2028-м.[object Object][object Object]Это означает, что видеокарт RTX 30 хватит на все новые игры в ближайшие 5 лет. Ну а RTX 40 — и подавно. | я слышал про жм но это выглядит страшно металл проводит ток и капелька металла попав на ножки процессора или любой другой микросхемы может их закоротить а почти все традиционные термопасты — наоборот диэлектрики[object Object][object Object]но поскольку я собираюсь ставить amd ryzen последнего поколения то мне это не актуально у них не очень хорошая передача тепла от чипа к металлической крышке процессора слышал что по этой причине мазать крышку жм — бесполезно чип холоднее не станет а доя передачи тепла от крышки процессора в башню кулера достаточно обычной термопасты | ну пико более практичные более универсальные[object Object]разрешение еще больше на глаз у них немного чем у ps vr 2 я в ps vr 2 не играл так что ничего по поводу них сказать не могу по сути но пико зашли[object Object]в принципе есть же аналоги битсайбера вполне неплохие без пк играются но если нужен прям обязательно битсайбер и все тогда да нужен комп |
Бля Только что приснился трейлер 3Dфильма Китайскоамериканское совместное производство Название то ли Insole то ли Insoul Спецагент отправляется за 6 тыс млн миллиардов км чтобы открыть новое созвездие и гигантский сталактит который уходит до глубины истоков Вселенной [object Object]Быстро проснулся загуглил а пока даже сценария нет Но трейлер чёткий Буду кофе пить | если не ошибаюсь то после уточнения рецепта они сделали в течении 2 дней и предоставили трек вообще там с ними всё в личных сообщениях решается я ещё с antiblue заказывал не знаю что оно мне дало но доплатил | не ну то что так можно и ежу понятно. Вопрос будет ли с неё установленное чего запускаться, вот это интересно[object Object]да не. я против таких решений да и все флешки для своих задач. Я может и не прав но это блэть как в чайнике пельмени варить! |
нет, ты заказываешь товар, который тяжело проверить, например матрица для ноута, и вместо новой/бу, но исправной матрицы тебе присылают нерабочий шлак, с полосами мерцающими | Да мне похуй, я быдло из Королёва, находимся в интернете, где ответственность за слова условная, тем более ты мне уже на большее количество оскорблений нервов потрепал, а про время так вообще молчу | я вообще никогда не подтверждаю там хоть кнопка и есть но кнопка автоматом испаряется если товар доходит до твоих рук както так странно это работает[object Object]однако спор можно как я понял в течение 2 недель открыть |
TripletLoss with these parameters:
1{
2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
3 "triplet_margin": 0.5
4}per_device_train_batch_size: 4num_train_epochs: 1per_device_eval_batch_size: 4multi_dataset_batch_sampler: round_robinper_device_train_batch_size: 4num_train_epochs: 1max_steps: -1learning_rate: 5e-05lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: Nonewarmup_steps: 0optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Noneweight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08optim_target_modules: Nonegradient_accumulation_steps: 1average_tokens_across_devices: Truemax_grad_norm: 1label_smoothing_factor: 0.0bf16: Falsefp16: Falsebf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Nonetorch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneuse_liger_kernel: Falseliger_kernel_config: Noneuse_cache: Falseneftune_noise_alpha: Nonetorch_empty_cache_steps: Noneauto_find_batch_size: Falselog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Trueinclude_num_input_tokens_seen: nolog_level: passivelog_level_replica: warningdisable_tqdm: Falseproject: huggingfacetrackio_space_id: Nonetrackio_bucket_id: Nonetrackio_static_space_id: Noneper_device_eval_batch_size: 4prediction_loss_only: Trueeval_on_start: Falseeval_do_concat_batches: Trueeval_use_gather_object: Falseeval_accumulation_steps: Noneinclude_for_metrics: []batch_eval_metrics: Falsesave_only_model: Falsesave_on_each_node: Falseenable_jit_checkpoint: Falsepush_to_hub: Falsehub_private_repo: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_always_push: Falsehub_revision: Noneload_best_model_at_end: Falseignore_data_skip: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falsefull_determinism: Falseseed: 42data_seed: Noneuse_cpu: Falseaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}parallelism_config: Nonedataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falsedataloader_prefetch_factor: Noneremove_unused_columns: Truelabel_names: Nonetrain_sampling_strategy: randomlength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falseddp_static_graph: Noneddp_backend: Noneddp_timeout: 1800fsdp: Nonefsdp_config: Nonedeepspeed: Nonedebug: []skip_memory_metrics: Truedo_predict: Falseresume_from_checkpoint: Nonewarmup_ratio: Nonelocal_rank: -1prompts: Nonebatch_sampler: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler: round_robinrouter_mapping: {}learning_rate_mapping: {}| Epoch | Step | Training Loss |
|---|---|---|
| 0.2 | 500 | 0.4448 |
| 0.4 | 1000 | 0.4146 |
| 0.6 | 1500 | 0.4084 |
| 0.8 | 2000 | 0.3947 |
| 1.0 | 2500 | 0.3814 |
1@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
2 title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
3 author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
4 booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
5 month = "11",
6 year = "2019",
7 publisher = "Association for Computational Linguistics",
8 url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
9}1@misc{hermans2017defense,
2 title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
3 author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
4 year={2017},
5 eprint={1703.07737},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.CV}
8}