Hugging Face model card
Pola: tags, gated, summary, datasets, languages, library name, pipeline tag
multi-qa-mpnet-base-dot-v1
This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and was designed for **semantic search**. It has been trained on 215M (question, answer) pairs from diverse sources. For an introduction to semantic search, have a look at: SBERT.net - Semantic Search
- Kontekst
- 512
- Maksymalne wyjście
- Nieznane
- Wejście
- 0,005 USD
- Wyjście
- 0,00 USD
Zalecane zastosowania
Mocne strony w tych danych
- 512-token context window
- text input
- 11 supported API parameters listed
Ograniczenia i uwagi
- Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
Możliwość
Fakty dotyczące modelu
Model- Rozumowanie
- Nieznane
- Otwarte wagi
- Nieznane
Fakty endpointu dostawcy
Endpoint dostawcy- Wywoływanie narzędzi
- Nieobsługiwane
- Wyjście strukturalne
- Obsługiwane
- Strumieniowanie
- Nieznane
- Pamięć promptów
- Nieznane
- Tryb wsadowy
- Nieznane
- Dostrajanie
- Nieznane
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 Cennik dostawcy
Endpoint dostawcy: sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
- Wejście
- 0,005 USD za 1 mln tokenów
- Wyjście
- 0,00 USD za 1 mln tokenów
- Wejście z pamięci podręcznej
- Nieznane za 1 mln tokenów
- Wyjście obrazu
- Nieznane za 1 mln tokenów
Źródła i weryfikacja
Official model documentation
Pola: model identity
OpenRouter Models API
Pola: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters
Najczęstsze pytania
Odpowiedzi powstają z tych samych danych modelu i dostawcy ze źródłami, które pokazano powyżej.
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 to model AI organizacji Sentence Transformers z rodziny Other. Podane okno kontekstu wynosi 512.
Specyfikacje i ceny mogą zależeć od dostawcy i zmieniać się. Przed użyciem produkcyjnym sprawdź źródła i daty weryfikacji.