sentence-transformers/gtr-t5-xxl
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 de Tensorflow gtr-xxl-1 a PyTorch. Cuando uses este modelo, revisa la publicación: Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers. El modelo tfhub y este modelo PyTorch pueden producir embeddings ligeramente diferentes, sin embargo, cuando se ejecutan en los mismos benchmarks, producen resultados idénticos. El modelo utiliza solo el codificador de un modelo T5-11B. Los pesos se almacenan en FP16.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/gtr-t5-xxl')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
El modelo requiere la versión 2.2.0 o más reciente de sentence-transformers.
Funcionalidades
- El modelo fue convertido de Tensorflow a PyTorch.
- Produce embeddings de oraciones y párrafos.
- El modelo utiliza el codificador de un T5-11B.
- Soporta pesos en FP16.
Casos de uso
- Búsqueda semántica
- Extracción de características