Sentence Transformers Multilingual E5 Large

🚀 smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large

這是一個句子轉換器模型，它可以將句子和段落映射到一個1024維的密集向量空間，可用於聚類或語義搜索等任務。

🚀 快速開始

使用此模型前，你需要安裝句子轉換器：

pip install -U sentence-transformers

然後，你可以按照以下方式使用該模型：

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

model = SentenceTransformer('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

✨ 主要特性

該模型基於intfloat/multilingual-e5-base構建，添加了池化（均值）和歸一化層，並保存為句子轉換器版本。

💻 使用示例

基礎用法

# 使用此模型前，你需要安裝[句子轉換器](https://www.SBERT.net)：
# 然後，你可以按照以下方式使用該模型：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 詳細文檔

完整模型架構

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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})
  (2): Normalize()
)

評估結果

進行中

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。