sentence-transformers/sentence-t5-xxl
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones. El modelo funciona bien para tareas de similitud de oraciones, pero no funciona tan bien para tareas de búsqueda semántica. Este modelo se convirtió del modelo TensorFlow st5-11b-1 a PyTorch. Al usar este modelo, consulte la publicación: Sentence-T5: Encoders de oraciones escalables a partir de modelos preentrenados de texto a texto. El modelo tfhub y este modelo PyTorch pueden producir incrustaciones ligeramente diferentes, sin embargo, cuando se ejecutan los mismos benchmarks, producen resultados idénticos. El modelo utiliza solo el codificador de un modelo T5-11B. Los pesos están almacenados en FP16.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes instalado sentence-transformers:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/sentence-t5-xxl')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
El modelo requiere la versión 2.2.0 o más reciente de sentence-transformers.
Funcionalidades
- transformadores de oraciones
- PyTorch
- Safetensors
- t5
- extracción de características
- similitud de oraciones
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Licencia: apache-2.0
- Región: EEUU
Casos de uso
- Similitud de oraciones