由于原始代码是针对特定任务的，并且涉及到一些特定的库和模型结构，我们无法直接提供一个可以复制粘贴的代码示例。但是，我可以提供一个简化的核心函数，用于说明如何将Llama 3模型转换为LLM2Vec模型的嵌入表示。
from transformers import LlamaModel, LlamaTokenizer
from sentence_transformers import SentenceTransformer, models, losses
# 初始化Llama 3模型和分词器
llama_model = LlamaModel.from_pretrained("decapoda-research/llama-3-70b-hf")
llama_tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-3-70b-hf")
# 创建LLM2Vec模型
class LLM2Vec(SentenceTransformer):
def __init__(self, model, max_length):
super(LLM2Vec, self).__init__(model=model, max_seq_length=max_length)
def encode(self, sentences, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=False):
# 将句子转换为模型需要的格式
input_ids = [self.tokenizer.encode(sentence, add_special_tokens=True) for sentence in sentences]
# 截断过长的句子
input_ids = [input_id[:self.max_seq_length - 2] for input_id in input_ids]
# 对句子进行编码
with self.tokenizer.as_target_tokenizer():
labels = self.tokenizer.batch_encode_plus(input_ids, return_tensors="pt")
# 使用模型生成句子的嵌入表示
with self.model.eval():
with torch.no_grad():
embeddings = self.model(**labels)[0]
return embeddings if not convert_to_tensor else embeddings.cpu().numpy()
# 实例化LLM2Vec模型
llm2vec = LLM2Vec(model=llama_model, max_length=1024)
# 示例：编码句子
sentences = ["Hello world!", "How are you?"]
embeddings = llm2vec.encode(sentences)
# 输出句子嵌入表示
for sentence, embedding in zip(sentences, embeddings):
print(f"Sentence: {sentence}")
print(f"Embedding: {embedding}\n")
这个代码示例展示了如何使用Hugging Face库中的LlamaModel和LlamaTokenizer来加载预训练的Llama 3模型，并创建一个LLM2Vec类来编码句子。这个类接受一个模型和最大序列长度作为参数，并且实现了一个encode方法来将句子转换为嵌入表示。这个示例假设你已经安装了必要的库，如transformers和sentence-transformers。