Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:291719
loss:TripletLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stag_123 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stag_123 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stag_123") sentences = [ "nếu thời_gian đến mà họ phải có một cuộc đấu_tranh johny shanon có_thể là một người ngạc_nhiên", "johny nghĩ anh ta là người giỏi nhất trong thị_trấn", "nếu một cuộc đấu_tranh đã xảy ra johny có_thể ngạc_nhiên đấy", "jay leno không phải là một diễn_viên hài" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| { | |
| "_name_or_path": "./final_output", | |
| "architectures": [ | |
| "RobertaModel" | |
| ], | |
| "attention_probs_dropout_prob": 0.1, | |
| "bos_token_id": 0, | |
| "classifier_dropout": null, | |
| "eos_token_id": 2, | |
| "hidden_act": "gelu", | |
| "hidden_dropout_prob": 0.1, | |
| "hidden_size": 768, | |
| "initializer_range": 0.02, | |
| "intermediate_size": 3072, | |
| "layer_norm_eps": 1e-05, | |
| "max_position_embeddings": 258, | |
| "model_type": "roberta", | |
| "num_attention_heads": 12, | |
| "num_hidden_layers": 12, | |
| "pad_token_id": 1, | |
| "position_embedding_type": "absolute", | |
| "tokenizer_class": "PhobertTokenizer", | |
| "torch_dtype": "float32", | |
| "transformers_version": "4.42.4", | |
| "type_vocab_size": 1, | |
| "use_cache": true, | |
| "vocab_size": 64001 | |
| } | |