sentence-transformers/gtr-t5-xl
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 se convirtió del modelo Tensorflow gtr-xl-1 a PyTorch. Al usar este modelo, consulte la publicación: Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers. El modelo tfhub y este modelo PyTorch pueden producir incrustaciones ligeramente diferentes, sin embargo, cuando se ejecutan en los mismos benchmarks, producen resultados idénticos. El modelo utiliza solo el codificador de un modelo T5-3B. Los pesos se almacenan en FP16.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes instalado sentence-transformers:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/gtr-t5-xl')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
El modelo requiere la versión 2.2.0 o más reciente de sentence-transformers. Para una evaluación automatizada de este modelo, consulte el Benchmark de Incrustaciones de Oraciones: https://seb.sbert.net
Funcionalidades
- Transformaciones de oraciones
- Conversión a espacio vectorial dimensional
- Entrenado para búsqueda semántica
- Conversión desde Tensorflow a PyTorch
- Uso del codificador de T5-3B
- Pesos en FP16
Casos de uso
- Búsqueda semántica
- Extracción de características
- Comparación de similitud de oraciones