mhaseeb1604/bge-m3-ft-custom
mhaseeb1604
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como la agrupación o la búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('mhaseeb1604/bge-m3-ft-custom')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformador con max_seq_length de 8192
- Proceso de normalización incluido
- Compatible con procesamiento de inferencia de texto
- Compatible con inferencia Inference Endpoints
- Clasificación de oraciones mediante la función cos_sim
- Tamaño del modelo de 568M parámetros
- Arquitectura del modelo total: SentenceTransformer
Casos de uso
- Búsqueda semántica
- Agrupación de oraciones
- Extracción de características
- Generación de embeddings de texto