Sentence Transformers有哪些常用的预训练模型？

Sentence Transformers是一个用于生成句子或文本嵌入向量的Python库。该库提供了多个预训练模型，其中常用的包括：

1. BERT: 由Google开发的预训练模型，用于生成自然语言处理（NLP）任务的文本嵌入向量。

2. RoBERTa: 由Facebook开发的预训练模型，是BERT的改进版本，采用更大的数据集和更长的训练时间进行训练。

3. XLNet: 由谷歌和卡内基梅隆大学的研究人员开发的预训练模型，采用自回归和自编码机制进行训练。

4. DistilBERT: 由Hugging Face开发的轻量级BERT模型，具有与BERT相似的性能但更快速。

5. ELECTRA: 由斯坦福大学研究人员开发的预训练模型，采用替代掩码任务进行训练，可以更高效地生成嵌入向量。