Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10190
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tg with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tg with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-large-instruct-embedder-tg") sentences = [ "безглютеновый хлеб", "Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Баклажаны по-сычуаньски баклажаны, азиатская кухня, закуска, терияки, сладкий соус, пряный вкус, овощное блюдо, вегетарианское, пикантное, жареное, замаринованное, кунжут, чеснок, имбирь, рыба, рисовый уксус", "Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Сорбет \"Манго- Маракуйя\" без доб. сахара сладость, десерт, веганский, без сахара, низкокалорийный, охлаждающий, тропические фрукты, натуральный, диетический, сахарозаменитель, фруктовый, без добавок, здоровье", "Instruct: Найти похожие продукты на основе деталей\nQuery: Изделие х/б без глютена с семенами безглютеновый, хлеб, рисовая мука, семена, клетчатка, полезный, сытный, ароматный, выпечка, гастрономия" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 1,182 Bytes
94d5750 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 | {
"added_tokens_decoder": {
"0": {
"content": "<s>",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false,
"special": true
},
"1": {
"content": "<pad>",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false,
"special": true
},
"2": {
"content": "</s>",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false,
"special": true
},
"3": {
"content": "<unk>",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false,
"special": true
},
"250001": {
"content": "<mask>",
"lstrip": true,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false,
"special": true
}
},
"additional_special_tokens": [],
"bos_token": "<s>",
"clean_up_tokenization_spaces": true,
"cls_token": "<s>",
"eos_token": "</s>",
"mask_token": "<mask>",
"model_max_length": 512,
"pad_token": "<pad>",
"sep_token": "</s>",
"tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
"unk_token": "<unk>"
}
|