all-MiniLM-L6-v2-ct2-int8

Este es un modelo de sentence-transformers: mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 384 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como clustering o búsqueda semántica. El proyecto tiene como objetivo entrenar modelos de embeddings de oraciones en conjuntos de datos a nivel de oración muy grandes utilizando un objetivo de aprendizaje contrastivo auto-supervisado. Utilizamos el modelo preentrenado nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased y lo refinamos en un conjunto de datos de 1 mil millones de pares de oraciones.