dophys/bge-m3_mixed
dophys
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y se puede usar para tareas como la agrupación o la búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('dophys/bge-m3_mixed')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformador con longitud máxima de secuencia de 8192
- Modelo de transformador: XLMRobertaModel
- Pooling con diferentes modos de agrupación de tokens
- Normalización de las representaciones vectoriales
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Inferencia de Puntos de Embedding de Texto
- Compatible con Inferencia de Endpoints
Casos de uso
- Agrupación de oraciones o párrafos
- Búsqueda semántica
- Extracción de características
- Generación de embeddings de texto