sentence-transformers/gtr-t5-large

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。

该模型是从Tensorflow模型 gtr-large-1 转换到PyTorch的。当使用这个模型时，请参考这篇文章： Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers 。tfhub模型和PyTorch模型可能会产生略有不同的嵌入，但在相同的基准测试上运行时，它们会产生相同的结果。

该模型仅使用了T5-large模型的编码器。权重以FP16格式存储。

使用方法（Sentence-Transformers）

如果已安装 sentence-transformers ，则使用此模型变得很简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以像这样使用模型：

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/gtr-t5-large')
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

有关该模型的自动化评估结果，请参阅句子嵌入基准（Sentence Embeddings Benchmark）： https://seb.sbert.net

引用及作者

如果您认为这个模型对您有帮助，请引用相应的出版物： Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievers