这是一个基于sentence-transformers的葡萄牙语句子编码器，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本聚类等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，专门用于计算短篇数学文本的相似度，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间。

M2-BERT-128是论文《Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT》中提出的8000万参数检索模型检查点

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本相似度计算。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

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这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。

基于MosaicML预训练的1024序列长度BERT的长上下文双编码器，用于句子和段落嵌入

基于MosaicML预训练的1024序列长度BERT的长上下文双编码器，用于生成句子和段落的768维密集向量表示

这是一个基于sentence-transformers的句子编码器模型，可将文本转换为768维向量表示，适用于语义搜索和句子相似度计算等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将句子和段落映射到768维的向量空间，适用于语义搜索和聚类等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。

这是一个多语言句子转换器模型，将句子和段落映射到768维密集向量空间，支持多种语言，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义相似度和特征提取任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，用于句子相似度计算和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义相似度计算等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维密集向量空间，适用于句子相似度和语义搜索任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，用于句子相似度计算和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

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这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。

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这是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将文本转换为768维的向量表示，适用于语义相似度计算和文本聚类等任务。

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