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CHANGED
@@ -16,6 +16,7 @@ The easiest way to use our models is through the `rerankers` package. After inst
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```python
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from rerankers import Reranker
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query = "O futebol é uma paixão nacional"
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docs = [
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@@ -24,54 +25,35 @@ docs = [
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]
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ranker = Reranker(
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-
"unicamp-dl/monoptt5-
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inputs_template="Pergunta: {query} Documento: {text} Relevante:",
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)
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# No device set
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# Using device
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# No dtype set
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# Device set to `cpu`, setting dtype to `float32`
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# Using dtype torch.float32
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# Loading model unicamp-dl/monoptt5-
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# Using device
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# Using dtype torch.float32.
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# T5 true token set to ▁Sim
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41 |
# T5 false token set to ▁Não
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# Returning normalised scores...
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# Inputs template set to Pergunta: {query} Documento: {text} Relevante:
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#
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results=[
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Result(
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-
document=Document(
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-
text="O futebol é uma parte essencial da cultura brasileira e une as pessoas.",
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-
doc_id=1,
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metadata={},
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),
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score=0.91943359375,
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-
rank=1,
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-
),
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58 |
-
Result(
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59 |
-
document=Document(
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60 |
-
text="O futebol é superestimado e não deveria receber tanta atenção.",
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61 |
-
doc_id=0,
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62 |
-
metadata={},
|
63 |
-
),
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64 |
-
score=0.0267486572265625,
|
65 |
-
rank=2,
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66 |
-
),
|
67 |
-
],
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68 |
-
query="O futebol é uma paixão nacional",
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69 |
-
has_scores=True,
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70 |
-
)
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```
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-
For additional configurations and more advanced usage, consult the rerankers
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# Citation
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If you use our models, please cite:
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```python
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from rerankers import Reranker
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+
import torch
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21 |
query = "O futebol é uma paixão nacional"
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22 |
docs = [
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]
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27 |
ranker = Reranker(
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+
"unicamp-dl/monoptt5-base",
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29 |
inputs_template="Pergunta: {query} Documento: {text} Relevante:",
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30 |
+
dtype=torch.float32 # or bfloat16 if supported by your GPU
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)
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+
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+
results = ranker.rank(query, docs)
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+
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+
print("Classification results:")
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+
for result in results:
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+
print(result)
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+
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39 |
+
# Loading T5Ranker model unicamp-dl/monoptt5-base
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# No device set
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+
# Using device cuda
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# Using dtype torch.float32
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43 |
+
# Loading model unicamp-dl/monoptt5-base, this might take a while...
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+
# Using device cuda.
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45 |
# Using dtype torch.float32.
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46 |
# T5 true token set to ▁Sim
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47 |
# T5 false token set to ▁Não
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48 |
# Returning normalised scores...
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49 |
# Inputs template set to Pergunta: {query} Documento: {text} Relevante:
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51 |
+
# Classification results:
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52 |
+
# document=Document(text='O futebol é uma parte essencial da cultura brasileira e une as pessoas.', doc_id=1, metadata={}) score=0.8186910152435303 rank=1
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53 |
+
# document=Document(text='O futebol é superestimado e não deveria receber tanta atenção.', doc_id=0, metadata={}) score=0.008028557524085045 rank=2
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+
For additional configurations and more advanced usage, consult the `rerankers` [GitHub repository](https://github.com/AnswerDotAI/rerankers).
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# Citation
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If you use our models, please cite:
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