Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Tibetan
English
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:878004
loss:MSELoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use billingsmoore/minilm-bo with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use billingsmoore/minilm-bo with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("billingsmoore/minilm-bo") sentences = [ "Finally all melt into light and dissolve into me", "- - གཡུང་དྲུང་འཇིགས་མེད།", "མཐར་ནི་འོད་ཞུ་རང་ལ་ཐིམ།།", "དེ་ཤེས་རབ་ཀྱི་ཕ་རོལ་ཏུ་ཕྱིན་པ་ལ་སྤྱོད་པའི་ཚེ། རྣམ་པ་ཐམས་ཅད་མཁྱེན་པ་ཉིད་དང་ལྡན་པའི་ཡིད་ལ་བྱ་བ་མེད་པར། གཟུགས་འདུས་བྱས་སྟོང་པ་ཞེས་བྱ་བར་ཡིད་ལ་བྱེད་དེ། དམིགས་པའི་ཚུལ་གྱིས་འདུས་བྱས་སྟོང་པ་ཉིད་ཀྱང་དམིགས་ལ། སྟོང་པ་ཉིད་ཀྱིས་ཀྱང་རློམ་སེམས་སུ་བྱེད་དོ། །" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K