Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
gemma3_text
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:5049
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use cristvz01/my-embedding-gemma with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use cristvz01/my-embedding-gemma with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("cristvz01/my-embedding-gemma") sentences = [ "Lệnh `print(\"đồ rê mi \"*3 + \"pha son la si đô \"*2)` sẽ in ra kết quả gì?", "Trong khi hầu hết các phép toán được tính từ trái qua phải, phép toán lũy thừa lại được tính theo hướng ngược lại.", "Giải thích kết quả của việc lặp lại chuỗi 'đồ rê mi' 3 lần và nối với chuỗi 'pha son la si đô' được lặp lại 2 lần trong Python.", "Một địa chỉ IP là một nhãn số được gán cho mỗi thiết bị tham gia vào một mạng máy tính sử dụng Giao thức Internet để giao tiếp." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!