Sentence Transformers 和 Universal Sentence Encoder (USE) 都是生成句子嵌入的方法，但它们在架构、训练方法和应用场景上有所不同。Sentence Transformers 基于 Transformer 模型（如 BERT 或 RoBERTa）构建，通过对比学习进行微调，以优化句子之间的相似性。相比之下，USE 采用双重架构：一种变体使用 Transformer 模型，另一种使用深度平均网络 (DAN)，在诸如 skip-thoughts 和对话响应预测等任务上进行训练。虽然两者都旨在将句子映射到有意义的向量，但它们的设计选择导致了在性能、灵活性和计算效率方面的差异。
在架构上，Sentence Transformers 通常使用 Siamese 或 Triplet 网络来微调预训练的 Transformer。例如，像 all-MiniLM-L6-v2 这样的模型是在诸如 Stanford Natural Language Inference (SNLI) 语料库等数据集上进行训练的，其目标是最大化释义之间的相似性，并最小化不相关句子之间的相似性。这种有针对性的训练使它们在语义相似性任务中非常有效。然而，USE 是在更广泛的数据（例如，维基百科、网络新闻、论坛）和任务上进行训练的，从而产生了更好地泛化到不同领域的嵌入，但可能缺乏在特定应用中的精度。USE 的 DAN 变体平均词嵌入并通过前馈网络处理它们，牺牲了一些上下文敏感性以实现更快的推理。
在实践中，开发人员根据应用场景和约束条件在这些工具之间进行选择。Sentence Transformers 在需要精确相似性比较的场景中表现出色，例如语义搜索或聚类，并且可以针对特定领域的数据进行进一步微调。例如，构建推荐系统的开发人员可能更喜欢使用 Sentence Transformers 来将用户查询与产品进行匹配。USE，尤其是其 DAN 版本，更适合需要快速、通用嵌入的应用，例如延迟很重要的、大规模文本分类。此外，Sentence Transformers 可以与 Hugging Face 生态系统无缝集成，而 USE 可以通过 TensorFlow Hub 获得。权衡通常归结为任务的特异性与计算效率，Sentence Transformers 为专注的任务提供更高的准确性，而 USE 提供速度和多功能性的平衡。