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sentence-transformers/sentence-transformers/sentence-t5-large

这是一个 sentence-transformers 模型：它将句子和段落映射到 768 维的密集向量空间。该模型在句子相似度任务上表现良好，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。在使用此模型时，请查阅相关论文：Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models。tfhub 模型和此 PyTorch 模型产生的嵌入可能略有不同，但在相同基准上运行时，它们会产生相同的结果。

该模型仅使用 T5-large 模型的编码器。权重以 FP16 格式存储。

使用方法 (Sentence-Transformers)

安装 sentence-transformers 后，使用此模型变得非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后你可以这样使用模型：

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)

该模型需要 sentence-transformers 2.2.0 或更高版本。

引用与作者

如果你觉得这个模型有帮助，请引用相关论文： Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models

sentence-transformers/sentence-t5-large

作者 sentence-transformers

sentence-similarity sentence-transformers

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创建时间: 2022-03-02 23:29:05+00:00

更新时间: 2025-03-06 13:37:56+00:00

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文件 (20)

.gitattributes

1_Pooling/config.json

2_Dense/config.json

2_Dense/model.safetensors

2_Dense/pytorch_model.bin

README.md

config.json

config_sentence_transformers.json

model.safetensors

modules.json

onnx/model_qint8_arm64.onnx ONNX

onnx/model_qint8_avx512.onnx ONNX

onnx/model_qint8_avx512_vnni.onnx ONNX

onnx/model_quint8_avx2.onnx ONNX

pytorch_model.bin

sentence_bert_config.json

special_tokens_map.json

spiece.model

tokenizer.json

tokenizer_config.json