Stsb TinyBERT L4

🚀 セマンティックテキスト類似度のためのクロスエンコーダ

このモデルは、SentenceTransformers の Cross-Encoder クラスを使用して学習されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、STSベンチマークデータセット で学習されています。モデルは、2つの文のセマンティック類似度を0から1のスコアで予測します。

✨ 主な機能

• このモデルは、SentenceTransformers の Cross-Encoder クラスを使用して学習されました。
• モデルは、STSベンチマークデータセット で学習されています。
• モデルは、2つの文のセマンティック類似度を0から1のスコアで予測します。

📦 インストール

インストールに関する具体的な手順は元の文書に記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/stsb-TinyBERT-L4')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

高度な使用法

元の文書に高度な使用法のコード例が記載されていないため、このサブセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

事前学習済みモデルは、上記のコード例のように使用できます。また、sentence_transformers を使用せずに、Transformers の AutoModel クラスを使用することもできます。

🔧 技術詳細

元の文書に具体的な技術詳細が50文字以上記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。