juanpablomesa / all-mpnet-base-v2-bioasq-matryoshka

Uso Directo (Transformadores de Oraciones)

Primero instala la librería de Transformadores de Oraciones:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descarga desde el 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("juanpablomesa/all-mpnet-base-v2-bioasq-matryoshka")

# Ejecuta inferencias
sentences = [
  'La diversidad de Pcdh multicluster es necesaria para el ensamblaje del circuito neural olfativo en ratones. Las proteínas de superficie celular de protocadherina (Pcdh) están codificadas por tres grupos de genes estrechamente ligados (Pcdhα, Pcdhβ y Pcdhγ). Aunque la eliminación de clusters individuales de Pcdh tuvo consecuencias fenotípicas sutiles, la pérdida de los tres clusters (eliminación tricúster) llevó a un defecto severo de arborización axonal y pérdida de autoevitación.',
  '¿Cuáles son los efectos de la eliminación de los tres clusters de Pcdh (eliminación tricúster) en los ratones?',
  '¿Cuántos periodos de innovación regulatoria condujeron a la evolución de los vertebrados?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Obtén los puntajes de similitud para las incrustaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]