/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
multilingual-e5-large
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
26 мая 2025

autotrain-upmei-jyjou

ЭмбеддингиТекст → embedding10 профессий

Дообученная многоязычная модель XLM-RoBERTa для получения эмбеддингов предложений и оценки семантического сходства текстов.

127скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мая 2025

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 «Эмбеддинги» — 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

DuyAnh1/autotrain-upmei-jyjou — модель эмбеддингов предложений, созданная с помощью AutoTrain на базе intfloat/multilingual-e5-large. Она предназначена для вычисления семантического сходства между предложениями и может использоваться в задачах семантического поиска и сравнения текстов. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 514 токенов. Она поддерживает несколько языков благодаря базе multilingual-e5-large.

Модель можно применять для поиска похожих фрагментов, подбора релевантных документов и оценки близости пользовательского запроса к текстам. В README приведена метрика loss 9,61×10⁻⁵, но не указаны набор данных, методика оценки и языковой состав обучающей выборки, поэтому по ней нельзя судить о качестве на конкретных сценариях. Используется библиотека Sentence Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск семантически похожих предложений
  • поиск документов по текстовому запросу
  • сравнение формулировок и фрагментов текста
  • ранжирование текстов по близости к запросу

Ограничения

В README приведена метрика loss без описания датасета и методики оценки, поэтому она не позволяет оценить качество модели для конкретных языков и задач. Лицензия и языковой состав дообучения в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит10

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

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Sentence Transformers

Validation Metrics

loss: 9.608837717678398e-05

runtime: 8.3217

samples_per_second: 1.202

steps_per_second: 0.12

: 3.0

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 SentenceTransformer

# Download from the Hugging Face Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'search_query: autotrain',
    'search_query: auto train',
    'search_query: i love autotrain',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)

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
XLMRobertaModel
Ревизия весов
35aa5c0

0 моделей