Based on the derivative model of https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese, replace MacBERT with LERT, and keep other training conditions unchanged。
News
2024-06-25 text2vec-base-chinese onnxruntime version.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 129 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 7 мар 2023
Ссылки
text2vec-base-chinese
Китайская BERT-модель для создания эмбеддингов предложений и оценки семантического сходства текстов.
189скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены25 июн 2024
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
GanymedeNil/text2vec-base-chinese — китайская модель для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства. Согласно карточке, она создана на основе LERT вместо MacBERT при сохранении остальных условий обучения. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 129,5 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов.
Модель предназначена для сравнения китайских предложений по смыслу и может применяться в поиске похожих текстов, семантическом поиске и подборе релевантных фрагментов. Доступны веса в формате PyTorch; лицензия — Apache-2.0. Карточка также сообщает о версии для ONNX Runtime.
Сценарии применения
- сравнение китайских предложений по смыслу
- поиск похожих китайских текстов
- семантический поиск по китайским документам
- подбор релевантных фрагментов для вопроса
Ограничения
Ограничение контекста — 512 токенов; модель ориентирована на китайский язык. В README не приведены количественные результаты оценки качества.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- f13ec0b