/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
424 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bge-large-zh-v1.5
Опубликована
9 мая 2026

CRE-0.5

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

CRE-0.5 — дообученная китайскоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления резюме с вакансиями.

126скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мая 2026

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

CRE-0.5 — модель эмбеддингов CareerInternational для подбора персонала, созданная на базе BAAI/bge-large-zh-v1.5 и дообученная для сопоставления резюме и описаний вакансий. Она кодирует текст в плотные векторы и ориентирована на семантический поиск и оценку сходства между вакансиями и резюме, включая сопоставление навыков и должностных уровней.

В модели используется BERT-архитектура; README описывает CNN-компонент для выделения локальных признаков и дополнительный обучаемый проекционный слой. Размер — 424,3 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Для представления предложения используется CLS-токен. Карточка также указывает применение в retrieval, RAG и агентных сценариях.

Модель рассчитана на китайскоязычные тексты. В README приведены результаты профильного бенчмарка и сравнение с базовой моделью, однако отдельный пример показывает, что CRE-0.5 уступает BGE по указанным оценкам сходства; результаты не гарантируют качество на других данных. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск резюме, соответствующих описанию вакансии
  • ранжирование кандидатов по релевантности вакансии
  • сопоставление требований вакансии с навыками кандидата
  • поиск похожих резюме или вакансий
  • получение эмбеддингов кадровых документов для RAG

Ограничения

Максимальная рекомендуемая длина входа составляет 512 токенов. Приведённые в карточке результаты ограничены указанным бенчмарком и примерами; в одном сравнении CRE-0.5 уступает базовой BGE-модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CRE: CareerInternational Recruitment Embedding Model 🚀

CRE-0.5 是一款专为人力资源场景打造的嵌入模型。通过引入局部特征感知(Local Feature-aware)的归纳偏好,显著提升了简历与职位描述(JD)的语义对齐精度。


💡 技术来源 (Technical Background)

维度详细信息
专利名称一种基于局部特征投影的招聘场景语义匹配方法及其系统
申请号2025108424429
当前状态已公开(实审中)
主要发明人焦英浩 等

更新日志 (Release Notes)

  • 2025/03/28: 发布 CRE-0.5 初始版本及技术报告。

核心特性 (Key Features)

  • 局部特征提取 (Local Feature-aware): 借助 CNN 结构引入归纳偏好,使模型在文本编码过程中对人力资源场景下的“技能词”、“职级”等局部核心特征更为敏锐。
  • 投影层设计 (Projection Layer): 本质上是一种精巧的辅助微调方法。通过在微调阶段增加特定的投影参数进行协同训练,在不破坏基座模型通用能力的前提下,大幅提高编码质量。
  • 全场景覆盖: 适配 检索 (Retrieval)、RAG (检索增强生成) 以及 智能体 (Agent) 等多种下游任务。

CRE Introduction

Using Sentence-Transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer("JayThinkDiff/CRE-1.1")

query_embedding = model.encode("图像算法工程师 职位描述: 1、负责开发或优化基于人体工学标准和数字化技术的工人保护系统")
passage_embedding = model.encode([
    "图像算法工程师 负责设计和实现多种机器学习算法,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与评估等完整流程,提升人效。",
    "算法工程师。工作描述:图像分割、图像融合、目标跟踪、人体姿态识别、特征点匹配等图像处理方面的研究,有MMpose、EHS项目经历",
])

print("查询结果:", util.cos_sim(query_embedding, passage_embedding))

📊 预期结果对比 (Expected Output Comparison)

模型名称 (Model)相似度 1 (与简历 1)相似度 2 (与简历 2)
CRE-0.50.68540.6886
bge-large-zh-v1.50.75630.7551

📊 PJBenchmark 历史版本测试结果

以下展示了 CRE 系列模型在招聘垂直领域基准测试(PJBenchmark)中的性能演进过程。可以看到,通过引入 CNN 结构与针对性微调,模型在 jd2cv(人岗匹配核心任务)上取得了突破性进展。

ModelAVGjd2jdjd2cvcv2cv
BGE34.0541.9421.6638.55
CRE-0.136.1442.4830.3735.56
CRE-0.241.2252.9730.9839.72
CRE-0.344.2745.5842.8944.33
CRE-0.442.8849.4943.5335.61
CRE-0.544.9950.4246.2538.29

数据观察:

  1. 核心突破:CRE-0.5 版本在综合得分(AVG)上达到了最高值 44.99。
  2. 人岗匹配能力:在最关键的 jd2cv 维度,CRE_cnn_ft 相比基座 BGE 提升了超过 113% (21.66 -> 46.25)。
  3. 局部特征优势:CNN 投影层的引入在处理异构文本(JD 与简历)时展现了极强的表征对齐能力。

Citation

If you find our work helpful, please cite this patent:

@misc{jiao2025recruitment,
  title={一种基于局部特征投影的招聘场景语义匹配方法及其系统},
  author={焦英浩 and 王广智 and 刘之},
  year={2025},
  note={中国专利申请号: 2025108424429, 实审中}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
4420936

0 моделей