この記事では、Pythonライブラリ「Sentence Transformers v5」を使用してスパース埋め込みモデルを訓練およびファインチューニングする方法について解説しています。これまでのバージョンは、モデル訓練の改善を行い、v5では新たにスパース埋め込みモデルの訓練機能が追加されました。スパース埋め込みモデルは、文やクエリをベクトル表現に変換し、主に情報検索や類似性の評価に使用されます。具体的には、スパース埋め込みモデルは高次元のベクトルを生成し、大部分の値がゼロであるため、モデルのボキャブラリーに対応するアクティブ次元を持つことで解釈可能です。訓練にはデータセット、損失関数、評価器などの各要素が関与し、具体的な実例を交えてその使い方を紹介しています。また、Hugging Face Hubで利用可能な事前訓練済みのスパースエンコーダーにも言及し、関連するモデルのコレクションが提供されています。