Sentence Transformers

term_id: sentence_transformers

Category: training_techniques

Definition

Sentence Transformers sind Erweiterungen traditioneller Transformer-Modelle (wie BERT), die darauf feinabgestimmt (fine-tuned) sind, um bedeutungsvolle dichte Vektordarstellungen für ganze Sätze zu produzieren. Im Gegensatz zu Standard-Token-Modellen aggregieren sie Informationen über den gesamten Satz hinweg.

Summary

Neuronale Netzwerkarchitekturen, die speziell dafür entwickelt wurden, feste Vektor-Embeddings für beliebige Textsätze zu erzeugen.

Key Concepts

  • Pooling-Schichten
  • Kontrastives Lernen
  • Dichte Embeddings
  • Transformer-Architektur

Use Cases

  • Semantische Suchmaschinen
  • Clustering von Textdaten
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines