Дообученная на базе BGE-M3 модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления NSFW-текстов с различением взрослых и обычных значений терминов.
219скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 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.
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
NSFW BGE-M3 v1 — дообученная KGESH модель эмбеддингов на основе BAAI/bge-m3. Она предназначена для семантического представления и сопоставления текстовых запросов и ключевых слов для контента NSFW. В частности, модель обучена различать взрослые и обычные значения многозначных терминов, например сексуальное значение слова creampie и название десерта.
Модель использует архитектуру XLM-RoBERTa с плотными эмбеддингами, содержит 658,7 млн параметров и принимает текст длиной до 8194 токенов. В карточке заявлена поддержка корейского, японского и английского языков; обучение проводилось на 10 008 положительных парах с MultipleNegativesRankingLoss в течение пяти эпох. Для оценки автор приводит корреляции Pearson 0,9075 и Spearman 0,8496 и прохождение 20 тестовых случаев.
Модель подходит для семантического поиска и сопоставления NSFW-запросов с текстами. Результаты оценки приведены автором, но подробности тестового набора и независимой проверки не описаны. Доступны форматы Safetensors и GGUF. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.
Сценарии применения
семантический поиск по NSFW-ключевым словам
сопоставление взрослых поисковых запросов с текстами
различение сексуального и обычного значения многозначных слов
Ограничения
Авторские оценки основаны на 20 тестовых случаях; состав теста и независимая проверка не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель