Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Turkish
qwen3
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:70941
loss:MatryoshkaLoss
loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use seroe/Qwen3-Embedding-0.6B-turkish-triplet-matryoshka with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use seroe/Qwen3-Embedding-0.6B-turkish-triplet-matryoshka with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("seroe/Qwen3-Embedding-0.6B-turkish-triplet-matryoshka") sentences = [ "Bağımsız akıllı cihaz kampanyalarının detayları nelerdir?", "Vodafone'un kampanyalarına katılan aboneler, seçtikleri tarifeye göre belirli indirimlerden yararlanabilirler. Örneğin, Cep Avantaj tarifeleri üzerinden 10 TL ile 20 TL arasında indirim sağlanmaktadır.", "Kampanyalar, farklı cihaz modelleri için aylık ödeme planları sunmaktadır.", "Vodafone'un kampanyaları, sadece internet paketleri ile ilgilidir." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle