Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct
Modelo de embeddings orientado a similitud semántica y recuperación de texto, publicado en Hugging Face por Alibaba-NLP. Está catalogado para la tarea `sentence-similarity` y se distribuye principalmente para usarse con `sentence-transformers`, con compatibilidad adicional con `transformers`. El fragmento también muestra un bloque amplio de resultados MTEB, aunque aparece etiquetado como `gte-qwen2-7B-instruct`, por lo que esas métricas no se pueden atribuir con total certeza a esta variante de 1.5B solo con este HTML.
Como usar
Cargarlo como modelo de embeddings para comparar textos, búsqueda semántica, reranking o recuperación basada en vectores mediante sentence-transformers o transformers. En el fragmento proporcionado no aparece un bloque de código de uso.
Funcionalidades
- Tarea principal: similitud de oraciones (`sentence-similarity`).
- Biblioteca principal: `sentence-transformers`.
- Compatibilidad adicional: `transformers`.
- Modelo publicado por `Alibaba-NLP`.
- Creado el 2024-06-29T08:02:40Z.
- Última modificación visible: 2025-05-28T13:11:05Z.
- Popularidad visible en el fragmento: 229 likes, 315749 descargas recientes y 4013481 descargas acumuladas.
Casos de uso
- Búsqueda semántica de preguntas, documentos o pasajes.
- Recuperación de contexto para sistemas RAG.
- Detección de similitud entre consultas y respuestas.
- Clustering y clasificación basada en embeddings.
- Reranking de resultados en pipelines de búsqueda textual.