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This is the Investopedia embedding for finance application by the FinLang team. The model is trained using our open-sourced finance dataset from https://huggingface.co/datasets/FinLang/investopedia-embedding-dataset This is a finetuned embedding model on top of BAAI/bge-base-en-v1.5. It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search in RAG applications. This project is for research purposes only. Third-party datasets may be subject to additional terms and conditions under their associated licenses.

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This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 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: 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.

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all_datasets_v4_MiniLM-L6

flax-sentence-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 '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 randomly sampled other sentences, was actually paired with it in our dataset. We developped this model during the Community week using JAX/Flax for NLP & CV, organized by Hugging Face. We developped this model as part of the project: Train the Best Sentence Embedding Model Ever with 1B Training Pairs. We benefited from efficient hardware infrastructure to run the project: 7 TPUs v3-8, as well as intervention from Google’s Flax, JAX, and Cloud team member about efficient deep learning frameworks. Our model is intented to be used as a sentence encoder. Given an input sentence, it ouptuts a vector which captures the sentence semantic information. The sentence vector may be used for information retrieval, clustering or sentence similarity tasks.

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st-codesearch-distilroberta-base

flax-sentence-embeddings

This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. It was trained on the code_search_net dataset and can be used to search program code given text. Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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