sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
🧠 Модель ИИsentence-transformers
Оптимизирован для семантического поиска: отображает предложения в 768-мерные векторы, обучен на 215M пар вопрос-ответ.
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 — это модель sentence-transformers: она отображает предложения и абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство и предназначена для семантического поиска. Модель обучена на большом наборе данных из пар вопрос-ответ (215M) из различных источников с использованием контрастивной цели обучения. Поддерживает ONNX, OpenVINO и SafeTensors. Особенно эффективна для измерения семантической близости через скалярное произведение, что делает её подходящей для симметричного и асимметричного поиска. Модель с открытым исходным кодом доступна на HuggingFace.
💡Основное
- ├─768-мерные эмбеддинги
- ├─Обучена на 215M пар QA
- └─Оптимизирована для скалярного произведения
🎯Для
- ├─Инженеры NLP
- ├─Специалисты по данным
- └─Разработчики поиска