Sentence Transformers Gte Large

🚀 embaas/sentence-transformers-gte-large

このモデルはsentence-transformersをベースとしています。文章や段落を1024次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、sentence-transformersをインストールする必要があります。

📦 インストール

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('embaas/sentence-transformers-gte-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 ドキュメント

評価結果

このモデルの自動評価については、Sentence Embeddings Benchmarkを参照してください。https://seb.sbert.net

モデルのアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False})
  (2): Normalize()
)

引用と作者