Source: https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/
Language: kk

# Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/facts.json)

## [Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2](https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/)

Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 сөйлемдер мен қысқа абзацтарды семантикалық іздеу және кластерлеу үшін 384 өлшемді векторларға бейнелейді. Оның жарияланған конфигурациясы орташа пулингті және 128 токендік тізбек параметрін қолданады.

- [**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/kk/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/#method-0)

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

paraphrase-MiniLM-L6-v2 — Sentence Transformers-тің сөйлемдер мен қысқа абзацтарға арналған эмбеддинг моделі. Ол әр мәтінді 384 өлшемді тығыз вектор кеңістігіне бейнелейді; өндіруші атаған тапсырмалардың ішінде семантикалық іздеу мен кластерлеу бар. Жарияланған архитектура трансформерді орташа пулингпен біріктіреді; бапталған тізбек ұзындығы — 128 токен.

#### Салыстырғыңыз келетін үзіндіні бейнелеңіз

Негізгі тақырып пен маңызды шарттарды сақтап, нақты сөйлемді немесе қысқа абзацты дайындаңыз. Практикалық жинақта әртүрлі тұжырымдалған сұрақтар немесе қатысты тақырыптардың қысқа сипаттамалары болуы мүмкін. Кейінгі салыстыру мәтіннің өзін қайтара алуы үшін әр жазбаның эмбеддингін жасап, бастапқы тұжырымын және идентификаторын сақтаңыз.

Мысалы, көмекке қатысты бірнеше сұрақ бір қиындықты әртүрлі терминдермен сипаттауы мүмкін. Ұқсастық кезеңі сол кандидаттарды жақындатып, содан кейін олардың тұжырымдарын нақты мәселе тұрғысынан тексеруге болады. Эмбеддинг — осы салыстыруда қолданылатын сандық көрініс; ол өздігінен парафраза жазбайды және соңғы кластер белгісін тағайындамайды.

#### Орташа пулинг және векторларды пайдалану

Өндірушінің тікелей кодтау мысалы токен көріністерін орташалағанда зейін маскасын ескеріп, толтыру позицияларын алып тастайды. Оның архитектурасы орташа пулингті нақты таңдайды және CLS не max pooling таңдауды қолданбайды. Салыстыруға болатын векторларды дайындағанда осы пулинг тәсілін модельмен бірге сақтаңыз.

Әр қайтарылған көріністе 384 компонент бар. Индекс не кластерлеу кезеңі осы векторлармен таңдалған ұқсастық конфигурациясы арқылы жұмыс істейді, ал бастапқы жазба тексеруге қолжетімді қалады. Салыстырылатын элементтер үшін бір модельді, кіріс дайындауын және салыстыру параметрлерін сақтаңыз. Басқа модельдің 384 мән қайтаруы ғана оның сол эмбеддинг кеңістігіне жататынын білдірмейді.

#### Жарияланған конфигурациядағы қысқа кірістер

Sentence Transformer эталондық конфигурациясы 128 токендік ең үлкен тізбек ұзындығын қолданады. Ұзын дереккөзді бір шамадан тыс абзац емес, қысқа тұтас бірліктер ретінде дайындаңыз. Ережесі бар сөйлемге келесі сөйлемдегі ерекшелік қажет болуы мүмкін; осы шағын бірлік сыйса, оны бірге сақтаңыз. Сөз не таңба саны токен ұзындығын тікелей анықтамайды.

Қысқа сипаттамалар жиынында салыстыруға маңызды атаулар мен ажыратушы қасиеттерді сақтаңыз. Тек көмескі санаты бар жазбаны сол түрдегі басқа жазбалардан бөлу қиын болуы мүмкін. Қайтарылған кандидатты бастапқы материалмен салыстырып тексеру үшін дереккөз байланысын вектордан тыс сақтаңыз.

#### Іздеу және кластерлеу нәтижелері

Семантикалық іздеуде сұрауды және корпус материалын осы модельмен бейнелеп, кандидат жазбаларды бастапқы мәтінімен бірге қайтарыңыз. Кластерлеуде басқа кезең векторлардан топтар құрады. Топтауды өнімге қатысты шешім немесе автоматты белгі ретінде қолданбас бұрын кластер шекарасына жақын жазбаларды тексеріңіз.

Пайдалы шығыс — бастапқы жазбасымен байланыстырылған қысқа мәтіннің ықшам көрінісі. Осы нақты paraphrase-MiniLM-L6-v2 бақылау нүктесінің өз пулинг және тізбек конфигурациясы бар. all-MiniLM және көптілді paraphrase нұсқалары — бөлек модель профильдері; ортақ MiniLM атауы олардың оқытуын, тілдік ауқымын немесе кіріс параметрлерін білдірмейді.

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`

[`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

Sentence Transformers /`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`

### Бастау

Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 сөйлемдер мен қысқа абзацтарды семантикалық іздеу және кластерлеу үшін 384 өлшемді векторларға бейнелейді. Оның жарияланған конфигурациясы орташа пулингті және 128 токендік тізбек параметрін қолданады.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін · token\_ids

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

**Ailoot Ultra · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings`

Кіріс

`text`, `token_ids`

Шығыс

`embedding`

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2 | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 512 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`session_id` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`trace` | Түрі`json_value` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
| Өріс`provider` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`input_shapes` | Параметр талаптарыstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Параметр`encoding_format` | Параметр талаптарыfloat |
| Параметр`dimensions_override` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`max_input_budget_units` | Параметр талаптары512 |
| Параметр`multimodal_objects` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, token\_ids |

Өмірлік цикл: `synchronous_json`

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

### Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим

Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда

Икемді режим

Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда

Ой қорытудың ең жоғары деңгейі

Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

#### Ailoot мөлшерлемелері

#### Баптаулар бойынша бағалар

| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
| --- | --- | --- |
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері **$0.00001** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0** / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу **—** / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ **—** / 1K токен |

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`object` | Түріstring |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\] |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

**Ailoot Ultra** [`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&route=Ultra&caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&fmt=embeddings)

FAQ · Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2`: `input.budget.maximum`: `512` (UTF8 байттары); `input.min_items`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.