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sentence-t5-base

基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析

sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异,但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来,可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分,权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景,尤其是文本相似度分析。

Luotuo-Text-Embedding - 基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型
BERTGithubLuotuo EmbeddingOpenAI开源项目文本嵌入骆驼
Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构,将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
test-demo-t5-qa - 探索Transformer模型的用途及风险
GithubHuggingfacetransformers使用案例开源项目技术规格模型模型卡环境影响
页面详情介绍了一种开发于🤗 transformers库的模型,概述其应用、预期用户和影响。同时,分析模型相关的偏见、风险和局限性,强调了解其技术和社会技术限制的重要性。提供初始使用的信息及优化建议。
switch-base-128 - 探索语言模型优化与参数缩放的最新进展
GithubHuggingfaceSwitch Transformers专家开源项目模型混合专家蒙面语言建模语言模型
Switch Transformers采用专家混合(MoE)模型架构,针对掩码语言模型(MLM)任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层,提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练,表现出优于T5的微调效果,并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速,适合需要高效语言模型的应用。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法,支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发,支持命令行操作,基于PyTorch和FastAPI等技术,可实现多语言环境下的高效向量表示及检索,开箱即用。
stella-large-zh-v3-1792d - 多领域文本相似性与分类模型
GithubHuggingfacesentence-similarity任务度量开源项目数据集模型
stella-large-zh-v3-1792d项目专注于文本相似性与分类问题,结合多种评估任务和数据集,如STS、分类、聚类、重排序、检索等,展现了其在中文自然语言处理中的强大能力。在MTEB评测集的不同任务下,该模型表现良好。在相似度评估中,Pearson和Spearman相关系数较高,而在分类任务中,模型的准确率和F1值均有提升。同时,在搜索和重排序任务中,其平均精度和召回率也表现不俗,使其成为适用于多种语言处理场景的工具。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型,涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解,并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型,包括实用的代码示例和理论分析。
SimCSE - 简单便捷的句子嵌入对比学习工具
GithubSimCSE句子嵌入对比学习开源项目无监督学习有监督学习
SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架,支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身,有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库,并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。
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