/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-reranker-v2-m3
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
19 сен 2026

maatri-hindi-crossencoder

Ранжирование текстаТекст → score6 профессий

Дообученный на хинди текстовый переранжировщик, оценивающий релевантность пары текстов для улучшения результатов поиска.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Ранжирование» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Chaitanya30/maatri-hindi-crossencoder — текстовый Cross Encoder, дообученный разработчиком на базе BAAI/bge-reranker-v2-m3 с библиотекой Sentence Transformers. Модель принимает пару текстов и выдаёт оценку их соответствия, которую можно использовать для переранжирования результатов поиска и семантического поиска. Архитектура основана на XLM-RoBERTa и имеет около 658,7 млн параметров; максимальная длина последовательности — примерно 8192 токена. Модель предназначена прежде всего для работы с текстами на хинди: в README приведена оценка на наборе Hindi-dev.

В описанной проверке на Hindi-dev указаны accuracy 0,7699 и F1 0,5031. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • переранжирование результатов поиска на хинди
  • оценка релевантности документов запросу на хинди
  • поиск подходящих ответов на вопрос на хинди
  • сравнение запросов и текстовых фрагментов для семантического поиска

Ограничения

Оценки в README получены на Hindi-dev; качество на других данных и языках может отличаться. В приведённой оценке F1 составляет 0,5031.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CrossEncoder based on BAAI/bge-reranker-v2-m3

This is a Cross Encoder model finetuned from BAAI/bge-reranker-v2-m3 using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Cross Encoder
  • Base model: BAAI/bge-reranker-v2-m3
  • Maximum Sequence Length: 8192 tokens
  • Number of Output Labels: 1 label
  • Supported Modality: Text

Model Sources

Full Model Architecture

CrossEncoder(
  (0): Transformer({'transformer_task': 'sequence-classification', 'modality_config': {'text': {'method': 'forward', 'method_output_name': 'logits'}}, 'module_output_name': 'scores', 'architecture': 'XLMRobertaForSequenceClassification'})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id")
# Get scores for pairs of inputs
pairs = [
    ['डायपर rash क्या है', 'एक संक्रामक रोग जो व्यक्ति से व्यक्ति में फैलता है'],
    ['गर्भपात क्या है?', 'एक स्वैच्छिक गर्भपात, जिसके विभिन्न कारण हो सकते हैं (जैसे विकृति या बीमारी) ।'],
    ['स्तनपान कराने के दौरान मैं अपनी कम होने की गति कैसे बढ़ा सकता हूँ?', 'स्तन दूध से भरते समय सूजन, कोमल और गर्म महसूस कर सकते हैं। घर्षण से कसकर और धड़कन हो सकती है। प्रबंधन में सहायक ब्रा पहनना, छोटी मात्रा में दूध का व्यक्त करना, ठंडे कंप्रेसेस का उपयोग करना और स्तनपान तकनीक का पालन करना शामिल है।'],
    ['प्रसव के बाद आपात स्थिति में मुझे क्या करना चाहिए?', 'यदि आप पहले जन्म लेते हैं और एक घंटे के लिए नियमित संकुचन होते हैं, या यदि आपके पहले प्रसव होते हैं और आप पहले भी प्रत्येक पांच मिनट या उससे कम समय में संकुचन करते हैं, तो आपको तुरंत अस्पताल या प्रसव केंद्र जाना चाहिए। यदि आप 30 मिनट से अधिक दूर रहते हैं, तो संकुचन होने पर अस्पताल जाएं। इसके अलावा, यदि आपका पानी टूट जाता है, आप रक्त खो रहे हैं, या आप अपने बच्चे को आगे नहीं बढ़ते हैं, तो जाएं। गर्भावस्था के अंत में, यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने डॉक्टर या सुशांत से परामर्श करें कि कब जाने का सही समय है, आपके स्वास्थ्य, पिछले प्रसव और अस्पताल से कितनी दूर रहते हैं, जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए।'],
    ['अस्पताल में स्तनपान कराने के दबाव से कैसे बचें?', 'यदि आपका बच्चा शुरू में स्तनपान नहीं कर सकता है, तो आप स्तनपान पंप का उपयोग करके अपना दूध व्यक्त कर सकते हैं। अस्पताल, विशेष रूप से गहन देखभाल वार्ड में, आमतौर पर स्तनपान पंप उपलब्ध होते हैं और आपको दूध व्यक्त करने में मदद कर सकते हैं। चिंता न करें यदि पहली बार केवल कुछ बूंदें निकलती हैं तो नियमित उत्तेजना दूध उत्पादन बढ़ाने की कुंजी है। याद रखें, नवजात शिशुओं के पेट बहुत छोटे होते हैं और शुरुआत में उन्हें केवल थोड़ी मात्रा में दूध की आवश्यकता होती है। अपने बच्चे के करीब रहना या दूध व्यक्त करने से पहले त्वचा-दर-दर में संपर्क करना उत्पादन बढ़ाने में मदद कर सकता है। यदि स्तनपान आपकी प्रारंभिक योजना का हिस्सा नहीं था, तो यह शुरू करने के लिए बहुत देर नहीं है। इसके अलावा, यदि आवश्यक हो तो आपके बच्चे की जरूरतों के लिए अतिरिक्त खनिज पदार्थ या कैलोरी आपके दूध में जोड़ी जा सकती हैं।'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores)
# [0.0777 0.1314 0.1593 0.1767 0.1851]

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'डायपर rash क्या है',
    [
        'एक संक्रामक रोग जो व्यक्ति से व्यक्ति में फैलता है',
        'एक स्वैच्छिक गर्भपात, जिसके विभिन्न कारण हो सकते हैं (जैसे विकृति या बीमारी) ।',
        'स्तन दूध से भरते समय सूजन, कोमल और गर्म महसूस कर सकते हैं। घर्षण से कसकर और धड़कन हो सकती है। प्रबंधन में सहायक ब्रा पहनना, छोटी मात्रा में दूध का व्यक्त करना, ठंडे कंप्रेसेस का उपयोग करना और स्तनपान तकनीक का पालन करना शामिल है।',
        'यदि आप पहले जन्म लेते हैं और एक घंटे के लिए नियमित संकुचन होते हैं, या यदि आपके पहले प्रसव होते हैं और आप पहले भी प्रत्येक पांच मिनट या उससे कम समय में संकुचन करते हैं, तो आपको तुरंत अस्पताल या प्रसव केंद्र जाना चाहिए। यदि आप 30 मिनट से अधिक दूर रहते हैं, तो संकुचन होने पर अस्पताल जाएं। इसके अलावा, यदि आपका पानी टूट जाता है, आप रक्त खो रहे हैं, या आप अपने बच्चे को आगे नहीं बढ़ते हैं, तो जाएं। गर्भावस्था के अंत में, यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने डॉक्टर या सुशांत से परामर्श करें कि कब जाने का सही समय है, आपके स्वास्थ्य, पिछले प्रसव और अस्पताल से कितनी दूर रहते हैं, जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए।',
        'यदि आपका बच्चा शुरू में स्तनपान नहीं कर सकता है, तो आप स्तनपान पंप का उपयोग करके अपना दूध व्यक्त कर सकते हैं। अस्पताल, विशेष रूप से गहन देखभाल वार्ड में, आमतौर पर स्तनपान पंप उपलब्ध होते हैं और आपको दूध व्यक्त करने में मदद कर सकते हैं। चिंता न करें यदि पहली बार केवल कुछ बूंदें निकलती हैं तो नियमित उत्तेजना दूध उत्पादन बढ़ाने की कुंजी है। याद रखें, नवजात शिशुओं के पेट बहुत छोटे होते हैं और शुरुआत में उन्हें केवल थोड़ी मात्रा में दूध की आवश्यकता होती है। अपने बच्चे के करीब रहना या दूध व्यक्त करने से पहले त्वचा-दर-दर में संपर्क करना उत्पादन बढ़ाने में मदद कर सकता है। यदि स्तनपान आपकी प्रारंभिक योजना का हिस्सा नहीं था, तो यह शुरू करने के लिए बहुत देर नहीं है। इसके अलावा, यदि आवश्यक हो तो आपके बच्चे की जरूरतों के लिए अतिरिक्त खनिज पदार्थ या कैलोरी आपके दूध में जोड़ी जा सकती हैं।',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

Evaluation

Metrics

Cross Encoder Binary Classification

MetricValue
accuracy0.7699
accuracy_threshold0.1972
f10.5031
f1_threshold0.133
precision0.3974
recall0.6852
average_precision0.48

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 12,668 training samples
  • Columns: sentence_0, sentence_1, and label
  • Approximate statistics based on the first 100 samples:
    sentence_0sentence_1label
    typestringstringfloat
    modalitytexttext
    detailsmin: 7 tokensmean: 20.54 tokensmax: 61 tokensmin: 12 tokensmean: 70.12 tokensmax: 245 tokensmin: 0.0mean: 0.24max: 1.0
  • Samples:
    sentence_0sentence_1label
    डायपर rash क्या हैएक संक्रामक रोग जो व्यक्ति से व्यक्ति में फैलता है0.0
    गर्भपात क्या है?एक स्वैच्छिक गर्भपात, जिसके विभिन्न कारण हो सकते हैं (जैसे विकृति या बीमारी) ।0.0
    स्तनपान कराने के दौरान मैं अपनी कम होने की गति कैसे बढ़ा सकता हूँ?स्तन दूध से भरते समय सूजन, कोमल और गर्म महसूस कर सकते हैं। घर्षण से कसकर और धड़कन हो सकती है। प्रबंधन में सहायक ब्रा पहनना, छोटी मात्रा में दूध का व्यक्त करना, ठंडे कंप्रेसेस का उपयोग करना और स्तनपान तकनीक का पालन करना शामिल है।0.0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": null
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 2
  • fp16: True
  • per_device_eval_batch_size: 2

All Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 2
  • num_train_epochs: 3
  • max_steps: -1
  • learning_rate: 5e-05
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: None
  • warmup_steps: 0
  • optim: adamw_torch_fused
  • optim_args: None
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • optim_target_modules: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • average_tokens_across_devices: True
  • max_grad_norm: 1
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • bf16: False
  • fp16: True
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • use_liger_kernel: False
  • liger_kernel_config: None
  • use_cache: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • torch_empty_cache_steps: None
  • auto_find_batch_size: False
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • include_num_input_tokens_seen: no
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • disable_tqdm: False
  • project: huggingface
  • trackio_space_id: None
  • trackio_bucket_id: None
  • trackio_static_space_id: None
  • per_device_eval_batch_size: 2
  • prediction_loss_only: True
  • eval_on_start: False
  • eval_do_concat_batches: True
  • eval_use_gather_object: False
  • eval_accumulation_steps: None
  • include_for_metrics: []
  • batch_eval_metrics: False
  • save_only_model: False
  • save_on_each_node: False
  • enable_jit_checkpoint: False
  • push_to_hub: False
  • hub_private_repo: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_always_push: False
  • hub_revision: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • full_determinism: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • use_cpu: False
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • parallelism_config: None
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • dataloader_multiprocessing_context: None
  • dataloader_in_order: True
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • train_sampling_strategy: random
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • ddp_static_graph: None
  • ddp_backend: None
  • ddp_timeout: 1800
  • fsdp: None
  • fsdp_config: None
  • deepspeed: None
  • debug: []
  • skip_memory_metrics: True
  • do_predict: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • local_rank: -1
  • prompts: None
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}
  • warmup_ratio: None

Training Logs

EpochStepTraining LossHindi-dev_average_precision
0.07895001.05230.4800

Training Time

  • Training: 4.2 minutes

Framework Versions

  • Python: 3.13.15
  • Sentence Transformers: 5.7.0
  • Transformers: 5.16.1
  • PyTorch: 2.11.0+cu128
  • Accelerate: 1.14.0
  • Datasets: 4.8.5
  • Tokenizers: 0.23.1

Additional Resources

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
bae3d66

0 моделей