从一个Sentence Transformer中创建快速的静态嵌入

在最近的一条tomaarsen的推文中，介绍了一个引人注目的概念，名为Model2Vec，旨在从一个Sentence Transformer中创建快速的静态嵌入。这个过程涉及将模型的词汇通过变换器传递，通过PCA减少嵌入的维度，并应用Zipf加权。这种方法的亮点在于其能够以令人印象深刻的速度进行推理，声称能够每秒处理1万个文本。这种方法的独特之处在于为需要快速文本处理的任务提供了显著的速度优势，可能对需要快速文本分析的应用程序具有重要价值。如果您对机器学习效率和自然语言处理的交叉点感兴趣，tomaarsen的推文可能值得一探究竟。-Model2Verc是一个快速的模型，源于句子Transformer。 -它通过主成分分析减少嵌入维数，并应用齐普夫加权。 -由此产生的静态嵌入的推断是轻量级的，速率为10k文本/秒。