All Minilm L6 V2 With Attentions

🚀 Qdrant/bm42-all-minilm-l6-v2-attentions

這是 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 的ONNX版本，經過調整以返回注意力權重。該模型旨在用於 BM42搜索。

🚀 快速開始

本模型是 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 的ONNX移植版本，並經過調整以返回注意力權重。此模型旨在用於 BM42搜索。

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用 FastEmbed 庫結合本模型進行推理的示例代碼：

from fastembed import SparseTextEmbedding

documents = [
    "You should stay, study and sprint.",
    "History can only prepare us to be surprised yet again.",
]

model = SparseTextEmbedding(model_name="Qdrant/bm42-all-minilm-l6-v2-attentions")
embeddings = list(model.embed(documents))

# [
#     SparseEmbedding(values=array([0.26399775, 0.24662513, 0.47077307]),
#                     indices=array([1881538586, 150760872, 1932363795])),
#     SparseEmbedding(values=array(
#         [0.38320042, 0.25453135, 0.18017513, 0.30432631, 0.1373556]),
#                     indices=array([
#                         733618285, 1849833631, 1008800696, 2090661150,
#                         1117393019
#                     ]))
# ]

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。