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sentence-transformer-ult5-pt-small

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 Este modelo é do tipo [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) baseado no modelo [ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/ult5-pt-small). Ele mapeia sentenças e parágrafos para vetores denso de dimensão 512, e pode ser utilizado para clustering, similaridades entre textos um busca semântica.
-| Model                                    | type | Parameters  |
-|                 :-:                      | :-: |    :-:   |
-| [ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/ult5-pt-small) | encoder-decoder | 82.4M |
-| [sentence-transformer-ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/ult5-pt-small) | sentence-transformer | 51M |
 ## Use cases

 Este modelo é do tipo [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) baseado no modelo [ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/ult5-pt-small). Ele mapeia sentenças e parágrafos para vetores denso de dimensão 512, e pode ser utilizado para clustering, similaridades entre textos um busca semântica.
+| Model                                    | type | Vocabulary | Parameters  | Context length |
+|                 :-:                      | :-: | :-: |   :-:   |  :-:   |
+| [ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/ult5-pt-small) | encoder-decoder | 65k |82.4M | 1024 |
+| [sentence-transformer-ult5-pt-small](https://huggingface.co/tgsc/sentence-transformer-ult5-pt-small)  | sentence-transformer | 65k | 51M | 1024 |
+| [DeBERTina-base](https://huggingface.co/tgsc/debertina-base) | encoder | 32k | 100M | 512 |
 ## Use cases