sentence-transformers/gtr-t5-large
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones. El modelo fue entrenado específicamente para la tarea de búsqueda semántica. Este modelo fue convertido del modelo de Tensorflow gtr-large-1 a PyTorch. Cuando uses este modelo, revisa la publicación: Los Grandes Codificadores Duales Son Recuperadores Generalizables. El modelo en tfhub y este modelo en PyTorch pueden producir incrustaciones ligeramente diferentes, sin embargo, cuando se ejecutan en los mismos benchmarks, producen resultados idénticos. El modelo usa solo el codificador de un modelo T5-large. Los pesos están almacenados en FP16.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando se tiene sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/gtr-t5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
El modelo requiere la versión 2.2.0 o más reciente de sentence-transformers.
Funcionalidades
- Modelo de sentence-transformers
- Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones
- Convertido de Tensorflow a PyTorch
- Resultados idénticos en benchmarks a pesar de diferencias en incrustaciones
- Usa solo el codificador de un modelo T5-large
- Pesos almacenados en FP16
Casos de uso
- Búsqueda semántica
- Recuperación de información
- Análisis de similitud de oraciones
- Extracción de características