`MultiVectorEncoder` 没有基于构造函数的方法来设置 query_length/document_length

从句子中导入多变量编码器  transfers

MODEL = “光线/LateOn”
QUERY:"今天欧洲法国国家首府是什么".
DOC = (单位:千美元)
"巴黎的城市作为法国的首都 已经有好几个世纪了"
以埃菲尔铁塔、卢浮宫博物馆和塞纳河著称
"流出城市的心脏"
(中文(简体) ).
Q, D = 5, 9 # 奇特, 明显非默认值


def 显示( 标签, 模型) :
t = 型号 [0]
q = model.encode query ([QUERY]) [0] (中文(简体) ).
d = model.encode document([DOC]) [0] 出品
打印(f"{ label}:")
print(f) module.query  long t.query  long} module.document  long t.document  long}") 页面存档备份,存于互联网档案馆.
print(f) encode query 形状- qtuple(q. sshape)} encode  document 形状- qtuple(d. sshape)}" )


打印 (“ ” 基线( 无覆盖) )
型号 = 多变量编码器( MODEL)
显示( “基线”, 模型)
打印( )

print ('QQ) 尝试: 顶级 kwargs 多维克特 Encoder( MODEL, 查询  long=5, 文档  long=9) QQ' )
尝试 :
多显示器 Encoder( MODEL, 查询  长度%%%, 文档  长度=D)
打印 ("构造(非预期))"
除类型错误为 e:
打印(f) 类型错误 : {e}"
打印( )

print( f'QQ) 尝试: 处理器  kwargs }“ keri 长” : + , “ document 长” : {D}}} }}
m = 多变量编码器( MODEL, 处理器  kwargs %"query  long" ): Q, "文件  long": D})
显示 (“ 处理器  kwargs ”), m)
打印( )

print( f'QQ) 尝试: model  kwargs={{"query 长" : {Q}, "document 长" : {D}}}Q===' )
尝试 :
m = 多变量编码器(MODEL,型号为 kwargs={"query 长":Q,"文件 长": D})
显示 (“ 模型  kwargs ”), m)
例外作为e:
打印(f) {type(e). name :{e}」
打印( )

print( f'QQ) 尝试 : config  kwargs={{"query 长" : {Q}, "document 长" : {D}}} ===' )
尝试 :
m = 多变量编码器( MODEL, config  kwargs }"query  long" : Q, "document  long": D})
显示( “配置  kwargs ” , m)
例外作为e:
打印(f) {type(e). name :{e}」
打印( )

print ("                                                                                                                                                                                    
型号[0].query 长=Q
型号[0]. document 长=D
显示( “负载后属性突变”, 模型)

基线(无覆盖)
基线 :
模块.query 长度=32
. . . . . . .