模型:
sentence-transformers/sentence-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。该模型适用于句子相似性任务,但在语义搜索任务上表现不佳。
该模型是从Tensorflow模型 st5-large-1 转换为PyTorch的。在使用该模型时,请参考 Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models 的出版物。tfhub模型和这个PyTorch模型在生成的嵌入上可能略有不同,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。权重存储为FP16格式。
如果你已经安装了 sentence-transformers ,那么使用这个模型变得很容易:
pip install -U sentence-transformers
然后你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/sentence-t5-large') embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings)
该模型要求使用sentence-transformers的2.2.0版本或更新版本。
为了对这个模型进行自动评估,请参考句子嵌入基准测试: https://seb.sbert.net
如果您认为这个模型有用,请引用相应的出版物: Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models