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Hugging Face BlogCómo entrenar y ajustar modelos de embeddings dispersos con Sentence Transformers
La publicación técnica de Hugging Face explica cómo entrenar y ajustar modelos de embeddings dispersos con la biblioteca Sentence Transformers, orientada a búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación. Detalla arquitecturas como SPLADE, SPLADE sin inferencia y CSR, junto con componentes de entrenamiento: conjuntos de datos, funciones de pérdida, evaluadores y el SparseEncoderTrainer. Incluye un ejemplo práctico que entrena un modelo SPLADE sin inferencia sobre Natural Questions y evalúa su rendimiento en recuperación híbrida combinada con modelos densos y rerankers.