Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:480616
loss:MSELoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter12-final with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter12-final with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("lemon-mint/mMiniLMv2-L12-H384-Distilled-Iter12-final") sentences = [ "query: 맨체스터 해운 운하 프로젝트를 위한 두 가지 계획은 무엇이었습니까?", "passage: 수업에 적극적으로 참여하는 것은 교사에게 당신의 동기와 호기심을 보여주는 중요한 방법입니다. 이는 교사가 학생에게 더 많은 관심을 기울이도록 격려하는 효과를 가져옵니다. 수업에 적극적으로 참여하면 수업 내용을 더 깊이 이해할 수 있으며, 교사와의 소통을 원활하게 할 수 있습니다.\n\n수업 시간에는 교사의 말에 귀 기울이고 중요한 내용을 꼼꼼하게 적어두는 것이 중요합니다. 또한 토론과 그룹 활동에 참여하고 질문을 통해 궁금한 점을 해결하는 적극적인 태도를 보여주세요. 이를 통해 교사는 학생이 수업에 적극적인 태도를 가지고 있으며, 학습에 진지하게 임한다는 것을 알 수 있습니다.", "passage: Water is a precious resource, so it's important to conserve it.\n\nReduce water waste by taking shorter showers, ideally no longer than five minutes. Install a low-flow showerhead to further decrease water consumption while maintaining adequate pressure.", "passage: 어수선함은 스트레스, 무질서, 생산성 저하로 이어질 수 있습니다. 반면 깔끔함은 집중력, 정신 건강, 삶의 질 향상에 도움이 될 수 있습니다. 이 포괄적인 가이드는 명확한 단계, 유용한 팁, 실용적인 통찰력을 통해 어수선한 습관을 깔끔한 습관으로 바꾸는 과정을 안내합니다.\n\n첫 번째 단계는 현재 습관을 파악하는 것입니다. 일상 생활을 분석하고 무질서로 인해 어수선해지거나 작업이 미완료되는 영역을 파악합니다. 흔한 예로는 어수선한 작업 공간, 쌓인 빨래, 미루어둔 심부름, 과도하게 채워진 냉장고 등이 있습니다. 이러한 패턴을 이해하는 것은 효과적으로 해결하는 데 매우 중요합니다.\n\n핵심 팁: 습관을 바꾸는 데는 시간이 걸린다는 것을 기억하십시오. 이 과정 전반에 걸쳐 자신에게 인내심을 가지십시오." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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