sentence-transformers/sentence-t5-xl

这是一个 sentence-transformers 模型：它将句子和段落映射到一个768维的密集向量空间。该模型在句子相似性任务中表现良好，但在语义搜索任务中表现不佳。

这个模型是从Tensorflow模型 st5-3b-1 转换为PyTorch模型的。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。即使tfhub模型和这个PyTorch模型在同一基准测试上产生的嵌入略有不同，但它们产生的结果是相同的。

该模型仅使用了T5-3B模型的编码器。权重以FP16存储。

用法（Sentence-Transformers）

安装了 sentence-transformers 后，使用该模型变得很容易：

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/sentence-t5-xl')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

该模型需要sentence-transformers 2.2.0或更新版本。

评估结果

对于该模型的自动评估，请参见句子嵌入基准测试： https://seb.sbert.net

引用和作者

如果您发现该模型有帮助，请引用相应的出版物： Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models