uniem

uniem 项目的目标是创建中文最好的通用文本嵌入模型。

本项目主要包括模型的训练，微调和评测代码，模型与数据集会在 HuggingFace 社区上进行开源。

🌟 重要更新

• ➿ 2023.07.11 , 发布 uniem 0.3.0， FineTuner 除 M3E 外，还支持 sentence_transformers, text2vec 等模型的微调，同时还支持 SGPT 的方式对 GPT 系列模型进行训练，以及 Prefix Tuning。 FineTuner 初始化的 API 有小小的变化，无法兼容 0.2.0
• ➿ 2023.06.17 , 发布 uniem 0.2.1 ， 实现了 FineTuner 以原生支持模型微调，几行代码，即刻适配！
• 📊 2023.06.17 , 发布 MTEB-zh 正式版 ， 支持 6 大类 Embedding 模型 ，支持 4 大类任务 ，共 9 种数据集的自动化评测
• 🎉 2023.06.08 , 发布 M3E models ，在中文文本分类和文本检索上均优于 openai text-embedding-ada-002，详请请参考 M3E models README。

🔧 使用 M3E

M3E 系列模型完全兼容 sentence-transformers ，你可以通过 替换模型名称 的方式在所有支持 sentence-transformers 的项目中无缝使用 M3E Models，比如 chroma, guidance, semantic-kernel 。

安装

pip install sentence-transformers

使用

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("moka-ai/m3e-base")
embeddings = model.encode(['Hello World!', '你好,世界!'])

🎨 微调模型

uniem 提供了非常易用的 finetune 接口，几行代码，即刻适配！

from datasets import load_dataset

from uniem.finetuner import FineTuner

dataset = load_dataset('shibing624/nli_zh', 'STS-B')
# 指定训练的模型为 m3e-small
finetuner = FineTuner.from_pretrained('moka-ai/m3e-small', dataset=dataset)
finetuner.run(epochs=3)

微调模型详见 uniem 微调教程 or

如果您想要在本地运行，您需要运行如下命令，准备环境

conda create -n uniem python=3.10
pip install uniem

💯 MTEB-zh

中文 Embedding 模型缺少统一的评测标准，所以我们参考了 MTEB ，构建了中文评测标准 MTEB-zh，目前已经对 6 种模型在各种数据集上进行了横评，详细的评测方式和代码请参考 MTEB-zh 。

文本分类

• 数据集选择，选择开源在 HuggingFace 上的 6 种文本分类数据集，包括新闻、电商评论、股票评论、长文本等
• 评测方式，使用 MTEB 的方式进行评测，报告 Accuracy。

	text2vec	m3e-small	m3e-base	m3e-large-0619	openai	DMetaSoul	uer	erlangshen
TNews	0.43	0.4443	0.4827	0.4866	0.4594	0.3084	0.3539	0.4361
JDIphone	0.8214	0.8293	0.8533	0.8692	0.746	0.7972	0.8283	0.8356
GubaEastmony	0.7472	0.712	0.7621	0.7663	0.7574	0.735	0.7534	0.7787
TYQSentiment	0.6099	0.6596	0.7188	0.7247	0.68	0.6437	0.6662	0.6444
StockComSentiment	0.4307	0.4291	0.4363	0.4475	0.4819	0.4309	0.4555	0.4482
IFlyTek	0.414	0.4263	0.4409	0.4445	0.4486	0.3969	0.3762	0.4241
Average	0.5755	0.5834	0.6157	0.6231	0.5956	0.552016667	0.57225	0.594516667

检索排序

• 数据集选择，使用 T2Ranking 数据集，由于 T2Ranking 的数据集太大，openai 评测起来的时间成本和 api 费用有些高，所以我们只选择了 T2Ranking 中的前 10000 篇文章
• 评测方式，使用 MTEB 的方式进行评测，报告 map@1, map@10, mrr@1, mrr@10, ndcg@1, ndcg@10

	text2vec	openai-ada-002	m3e-small	m3e-base	m3e-large-0619	DMetaSoul	uer	erlangshen
map@1	0.4684	0.6133	0.5574	0.626	0.6256	0.25203	0.08647	0.25394
map@10	0.5877	0.7423	0.6878	0.7656	0.7627	0.33312	0.13008	0.34714
mrr@1	0.5345	0.6931	0.6324	0.7047	0.7063	0.29258	0.10067	0.29447
mrr@10	0.6217	0.7668	0.712	0.7841	0.7827	0.36287	0.14516	0.3751
ndcg@1	0.5207	0.6764	0.6159	0.6881	0.6884	0.28358	0.09748	0.28578
ndcg@10	0.6346	0.7786	0.7262	0.8004	0.7974	0.37468	0.15783	0.39329

🤝 Contributing

如果您想要在 MTEB-zh 中添加评测数据集或者模型，欢迎提 issue 或者 PR，我会在第一时间进行支持，期待您的贡献！

📜 License

uniem is licensed under the Apache-2.0 License. See the LICENSE file for more details.

🏷 Citation

Please cite this model using the following format:

@software {Moka Massive Mixed Embedding, author = {Wang Yuxin,Sun Qingxuan,He sicheng}, title = {M3E: Moka Massive Mixed Embedding Model}, year = {2023} }