M-e5-base-v2_E-2_T-Llama.Index
shrijayan
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: mapea oraciones y párrafos en un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede usarse para tareas como clustering o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo de la siguiente manera:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('M-e5-base-v2_E-2_T-Llama.Index')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformación de oraciones y párrafos a un vector denso de 768 dimensiones
- Aptitud para clustering
- Capacidad para búsqueda semántica
Casos de uso
- Clustering
- Búsqueda semántica