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Stern5497This 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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StyleDistanceThis repository contains the model introduced in StyleDistance: Stronger Content-Independent Style Embeddings with Synthetic Parallel Examples. StyleDistance is a **style embedding model** that aims to embed texts with similar writing styles closely and different styles far apart, regardless of content. You may find this model useful for stylistic analysis of text, clustering, authorship identfication and verification tasks, and automatic style transfer evaluation. StyleDistance was contrastively trained on SynthSTEL, a synthetically generated dataset of positive and negative examples of 40 style features being used in text. By utilizing this synthetic dataset, StyleDistance is able to achieve stronger content-independence than other style embeddding models currently available. This particular model was trained using a combination of the synthetic dataset and a real dataset that makes use of authorship datasets from Reddit to train style embeddings. For a version that is purely trained on synthetic data, see this other version of StyleDistance.
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Supabase_Fork of https://huggingface.co/thenlper/gte-small with ONNX weights to be compatible with Transformers.js. See JavaScript usage._ The GTE models are trained by Alibaba DAMO Academy. They are mainly based on the BERT framework and currently offer three different sizes of models, including GTE-large, GTE-base, and GTE-small. The GTE models are trained on a large-scale corpus of relevance text pairs, covering a wide range of domains and scenarios. This enables the GTE models to be applied to various downstream tasks of text embeddings, including **information retrieval**, **semantic textual similarity**, **text reranking**, etc. Performance of GTE models were compared with other popular text embedding models on the MTEB benchmark. For more detailed comparison results, please refer to the MTEB leaderboard.
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詳細を見る ↗clvp_dev
susnato**DISCLAIMER** : I do not own any weights present in this repository. All weights belong to the author of the paper - "Better speech synthesis through scaling", James Betker . I am storing the weights(temporarily) for the `tortoise-tts` integration to Huggingface. Please refer to this PR to know more. CLVP model is an integral part of `tortoise-tts` presented in the paper - "Better speech synthesis through scaling" by James Betker. CLVP uses an architecture similar to the CLIP text encoder, except it uses two of them: one for text tokens and the other for MEL tokens.
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詳細を見る ↗Trained on 50K pairs from the swan07/authorship-verification dataset using: - Learning rate: 2e-5 - Batch size: 16 - Epochs: 4 - Loss: CosineSimilarityLoss swan07/authorship-verification - 325K text pairs from 12 sources including PAN competitions (2011-2020).
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