sentence-transformers/gtr-t5-base

这是一个 sentence-transformers 模型: 它将句子和段落映射到一个768维的稠密向量空间。该模型专门针对语义搜索任务进行训练。

这个模型是从Tensorflow模型 gtr-base-1 转换为PyTorch。使用该模型时，请参考发布的论文: Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers 。tfhub模型和这个PyTorch模型可能产生略有不同的嵌入，但在相同的基准测试上运行时，它们产生相同的结果。

该模型仅使用了T5-base模型的编码器。权重以FP16格式存储。

使用方法（Sentence-Transformers）

在安装了 sentence-transformers 之后，使用该模型变得很简单：

pip install -U sentence-transformers

然后你可以像这样使用该模型：

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/gtr-t5-base')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

该模型要求使用sentence-transformers版本2.2.0或更新版本。

评估结果

要自动评估该模型，请参考句子嵌入基准： https://seb.sbert.net

引用和作者

如果您觉得该模型有帮助，请引用相应的论文： Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers