Дообученная на банковских текстах модель BGE-M3 создаёт эмбеддинги для семантического поиска и оценки сходства.
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
DoVanTuy разработал эту дообученную на BAAI/bge-m3 модель для банковской тематики. Она преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска, извлечения релевантных документов и оценки сходства предложений; пример в карточке относится к запросу об условиях оформления кредитной карты. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров и поддерживает контекст до 8194 токенов.
Базовая BGE-M3 предназначена для многоязычного поиска, а карточка этой модели демонстрирует применение на вьетнамском языке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка подтверждает применение в банковской тематике и показывает пример на вьетнамском языке, но не приводит отдельных оценок качества или перечня поддерживаемых языков для этой дообученной версии.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Fine-tuned from BAAI/bge-m3 cho domain ngân hàng (banking). Dùng cho: semantic search / retrieval / similarity.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("DoVanTuy/bge_m3_multiplenegativesrankingloss")
emb = model.encode(
["Điều kiện mở thẻ tín dụng là gì?"],
normalize_embeddings=True,
convert_to_tensor=True
)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · sentence-transformers
Подбираем GPU…