Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:6577
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use Data-Lab/multilingual-e5-small-cross-encoder-v0.1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Data-Lab/multilingual-e5-small-cross-encoder-v0.1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-small-cross-encoder-v0.1") sentences = [ "query: алерана бальзам", "passage: Мороженое \"Джиандуйя\" фундучно-шоколад.; Шоколадный пломбир с фундуком в шоколаде. Нежная сливочная текстура.; Мороженое; Цена: 138.0; Рейтинг: 4.9", "passage: Нюда спрей д/местного применения педикулицидный 50мл; Средство с физическим принципом действия для уничтожения головных вшей, личинок и гнид; Лекарственные средства; Цена: 1136.0; Рейтинг: 0.0", "passage: АнвиМакс Мед-Лимон пор.д/приг.р-ра д/приема внутрь пак.№12; Препарат для лечения гриппа и ОРВИ. Комбинирует противовирусное и симптоматическое действие.; Лекарственные средства; Цена: 806.0; Рейтинг: 0.0" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| { | |
| "_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-small", | |
| "architectures": [ | |
| "BertModel" | |
| ], | |
| "attention_probs_dropout_prob": 0.1, | |
| "classifier_dropout": null, | |
| "hidden_act": "gelu", | |
| "hidden_dropout_prob": 0.1, | |
| "hidden_size": 384, | |
| "initializer_range": 0.02, | |
| "intermediate_size": 1536, | |
| "layer_norm_eps": 1e-12, | |
| "max_position_embeddings": 512, | |
| "model_type": "bert", | |
| "num_attention_heads": 12, | |
| "num_hidden_layers": 12, | |
| "pad_token_id": 0, | |
| "position_embedding_type": "absolute", | |
| "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer", | |
| "torch_dtype": "float32", | |
| "transformers_version": "4.44.0", | |
| "type_vocab_size": 2, | |
| "use_cache": true, | |
| "vocab_size": 250037 | |
| } | |