https://huggingface.co/sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.
Характеристики
- Контекст
- 514 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Архитектура
- mpnet · dense
- Библиотека
- transformers.js
- Опубликована
- 22 июн 2023
Ссылки
all-mpnet-base-v2
Модель MPNet в формате ONNX для Transformers.js вычисляет сходство предложений и поддерживает заполнение масок.
115скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июн 2023
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
HELLOMRKINOBI/all-mpnet-base-v2 — версия модели all-mpnet-base-v2 с весами ONNX, подготовленная для работы с Transformers.js. Модель на архитектуре MPNet содержит около 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов.
Её основное назначение — вычисление сходства между предложениями, например для поиска похожих фраз или сопоставления запросов с текстами. Метаданные также указывают поддержку задачи заполнения масок. Модель работает с текстом и выдаёт оценки сходства либо предсказания замаскированных токенов.
Карточка не приводит отдельные сведения о языковой специализации или лицензии, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Формат ONNX и библиотека Transformers.js позволяют использовать модель в JavaScript-средах.
Сценарии применения
- поиск предложений, похожих на заданный текст
- сопоставление пользовательского запроса с набором текстов
- ранжирование текстов по смысловой близости
- предсказание замаскированных слов в тексте
Ограничения
Длина входной последовательности ограничена 514 токенами. Языковая специализация и лицензия не указаны в предоставленных источниках.
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.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · transformers.js
Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).
- Класс архитектуры
- MPNetForMaskedLM
- Ревизия весов
- 61f19cd