/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
79,7 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
albert · dense
Опубликована
9 мая 2023

paraphrase-albert-small-v2

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

GPTCache/paraphrase-albert-small-v2 — текстовая модель, опубликованная организацией GPTCache на Hugging Face.

40 283скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены9 мая 2023

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

Она предназначена для извлечения признаков из текста и получения векторных представлений, которые можно использовать для сравнения смысловой близости фраз, поиска похожих запросов и задач семантического кэширования. Модель загружается через Transformers как AlbertModel или pipeline feature-extraction.

Архитектура основана на ALBERT: 6 скрытых слоёв, 12 голов внимания, размер скрытого представления 768, промежуточный размер 3072, словарь на 30 000 токенов и максимальная длина последовательности 512 токенов. Указана поддержка английского языка. Модель работает только с текстом и не является генеративной моделью.

К сильным сторонам относятся компактная архитектура ALBERT и возможность получать признаки для downstream-задач без специального классификационного слоя. Ограничения: карточка модели не содержит подробного описания обучения, датасетов, результатов оценки или гарантированных показателей качества; назначение и характеристики следует трактовать как доступные из метаданных и конфигурации. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит9

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
AlbertModel
Ревизия весов
5fb2461

0 моделей