Sentence Transformers არის ფრეიმვორკი წინადადების, აბზაცისა და გამოსახულების ემბედინგებისთვის. ეს საშუალებას იძლევა მივიღოთ სემანტიკურად მნიშვნელოვანი ემბედინგები, რაც სასარგებლოა ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა სემანტიკური ძიება ან მრავალენოვანი „zero-shot“ კლასიფიკაცია. Sentence Transformers v2 ვერსიის გამოშვების ფარგლებში, უამრავი საინტერესო ახალი ფუნქციაა დამატებული: Hub-ში 100-ზე მეტი ენისთვის განკუთვნილი 90-ზე მეტი წინასწარ გაწვრთნილი Sentence Transformers მოდელის არსებობით, ნებისმიერს შეუძლია ისარგებლოს მათით და მარტივად გამოიყენოს ისინი. წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების ჩატვირთვა და გამოყენება პირდაპირ, კოდის მხოლოდ რამდენიმე ხაზით არის შესაძლებელი. მაგრამ ეს ყველაფერი არ არის. ადამიანებს, ალბათ, მოუნდებათ თავიანთი მოდელების დემონსტრირება ან სხვა მოდელებით მარტივად თამაში, ამიტომ სიამოვნებით ვაცხადებთ Hub-ში ორი ახალი ვიჯეტის გამოშვებას! პირველი არის ფუნქციის ექსტრაქციის ვიჯეტი, რომელიც აჩვენებს წინადადების ემბედინგს. თუმცა, ციფრების ნაკრების ხილვა, შესაძლოა, არც ისე გამოსადეგი იყოს თქვენთვის (თუ არ შეგიძლიათ ემბედინგების სწრაფი შეხედვით გაგება, რაც შთამბეჭდავი იქნებოდა!). ჩვენ ასევე წარმოგიდგენთ ახალ ვიჯეტს Sentence Transformers-ის საერთო გამოყენების შემთხვევისთვის: წინადადების მსგავსების გამოთვლა. რა თქმა უნდა, ვიჯეტების გარდა, ჩვენ ასევე გთავაზობთ API ინტერფეისებს ჩვენს Inference API-ში, რომელთა გამოყენებაც შეგიძლიათ თქვენი მოდელების პროგრამულად გამოსაძახებლად! მაშ, რატომ არის ეს ძლიერი? რამდენიმე წუთში შეგიძლიათ თქვენი გაწვრთნილი მოდელები მთელ საზოგადოებას გაუზიაროთ. ახლა თქვენ გექნებათ რეპოზიტორიუმი Hub-ში, რომელიც თქვენს მოდელს უმასპინძლებს. მოდელის ბარათი ავტომატურად შეიქმნა. ის აღწერს არქიტექტურას ფენების ჩამოთვლით და აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენოთ მოდელი როგორც Sentence Transformers-თან, ასევე 🤗 Transformers-თან ერთად. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაუყოვნებლივ გამოსცადოთ ვიჯეტი და გამოიყენოთ Inference API! თუ ეს საკმარისად ამაღელვებელი არ იყო, თქვენი მოდელები ადვილად იქნება აღმოსაჩენი ყველა Sentence Transformers მოდელის გაფილტვრით. სამომავლოდ, გვსურს, რომ ეს ინტეგრაცია კიდევ უფრო სასარგებლო გახდეს. ჩვენს სამომავლო გეგმებში, ველოდებით, რომ გაწვრთნის და შეფასების მონაცემებიც შევა ავტომატურად შექმნილ მოდელის ბარათში, როგორც ეს ხდება transformers-ის v4.8 ვერსიიდან. და რა გელით შემდეგ? ჩვენ ძალიან გვიხარია თქვენი წვლილის ხილვა! თუ თქვენ უკვე გაქვთ Sentence Transformer რეპო Hub-ში, ახლა შეგიძლიათ ჩართოთ ვიჯეტი და Inference API მოდელის ბარათის მეტამონაცემების შეცვლით. თუ Hub-ში არ გაქვთ არცერთი მოდელი და გსურთ მეტი გაიგოთ Sentence Transformers-ის შესახებ, ეწვიეთ www.SBERT.net-ს! ეს ინტეგრაცია შესაძლებელია huggingface_hub ბიბლიოთეკის წყალობით, რომელიც შეიცავს ჩვენს ყველა ვიჯეტს და API-ს ჩვენი ყველა მხარდაჭერილი ბიბლიოთეკისთვის. თუ გსურთ თქვენი ბიბლიოთეკის Hub-ში ინტეგრირება, ჩვენ გვაქვს სახელმძღვანელო თქვენთვის!