finetuned_bge_embeddings_v3_base_v1.5
austinpatrickm
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede usar para tareas como agrupamiento o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo de esta manera:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]
model = SentenceTransformer('finetuned_bge_embeddings_v3_base_v1.5')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformador de oraciones a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones
- Ideal para tareas como agrupamiento y búsqueda semántica
- Modelo basado en sentence-transformers
- Tamaño del modelo: 109M parámetros
- Tipo de tensor: F32
- Safetensors
Casos de uso
- Agrupamiento de oraciones y párrafos
- Búsqueda semántica
- Extracción de características de texto
- Inferencia de incrustaciones de texto
- Puntos de inferencia