Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Russian
xlm-roberta
feature-extraction
text-embeddings-inference
Instructions to use deepvk/USER-bge-m3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use deepvk/USER-bge-m3 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("deepvk/USER-bge-m3") sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Определить промпты в config_sentence_transformers.json
#3
by bulatovv - opened
У SentenceTransformers есть функционал для определения формата промптов (Для данной модели это query: и passage: ).
https://www.sbert.net/examples/applications/computing-embeddings/README.html#prompt-templates
Можно обозначить их в конфиге для лучшей интеграции с sentence-transformers. Как дефолтный установить query потому что:
- Использование модели без префиксов нежелательно, лучше фаллбэкнуться на какой-то
- Это ожидаемое поведение на случай когда пользователь не указывает промпт
Спасибо за комментарий. Эта модель обучалась без добавления каких-либо промптов, в отличие от USER-base. Но в конфиг младшей модели мы добавим инструкции.
Да, я перепутал репозитории двух моделей. Спасибо!
bulatovv changed discussion status to closed