Экспериментальная BERT-модель для получения текстовых эмбеддингов и оценки сходства предложений.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Amu/tao — экспериментальная модель эмбеддингов на архитектуре BERT, опубликованная автором как пробная версия. По README, автор дообучил её на небольшом наборе данных, используя метод, похожий на stella-v2; модель предназначена для получения текстовых эмбеддингов и оценки сходства предложений. Репозиторий содержит веса PyTorch, а заявленная длина контекста составляет 1024 токена.
Карточка указывает поддержку китайского языка и лицензию Apache-2.0. Автор характеризует эту версию как тестовую и сообщает о планах выпустить tao-v2 с другой структурой.
Автор описывает модель как пробную и сообщает, что она дообучена на небольшом наборе данных; качество для широкого применения не подтверждено. Контекст ограничен 1024 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A try for emebdding model:
The method is the same as the stella-v2, I just fine-tuned it in a small dataset for test.
Now I'm working on the tao-v2, It will have a different sturcture.
I will release tao-v2 as fast as I can.
Thank you to the open source community.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…