← Все модели

Карточка модели

All-MiniLM-L6-v2

Характеристики

Значения объединены по всем поставщикам; у конкретного поставщика они могут быть уже. Точные данные — в таблице ниже.

Поставщики и цены

«Доступен» — у Airuns настроен системный ключ этого поставщика, модель можно запускать прямо сейчас.

Hugging Face

README · sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

Отрывок на языке оригинала:

This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search.

Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

Then you can use the model like this:

Without sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings.

------

The project aims to train sentence embedding models on very large sentence level datasets using a self-supervised contrastive learning objective. We used the pretrained `nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased` model and fine-tuned in on a 1B sentence pairs dataset. We use a contrastive learning objective: given a sentence from the pair, the model should predict which out of a set of rando…

Читать дальше на Hugging Face →

Источник каталога: https://models.dev/api.json. Получено: 31.10.2026 23:17 UTC. Цены и лимиты — данные источника; перед использованием проверяйте условия поставщика.