/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Опубликована
12 июл 2026

nsfw-bge-m3-v1

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

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.

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

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NSFW BGE-M3 v1

NSFW 키워드 임베딩 모델 (bge-m3 파인튜닝)

학습 설정

  • Loss: MultipleNegativesRankingLoss
  • Data: 10,008 positive pairs
  • Epochs: 5
  • LR: 2e-5
  • Batch: 32

특징

  • 다의어 구분: creampie(성인) vs dessert(디저트) 구분 가능
  • 다국어: 한국어(질싸, 보지, 자지), 일본어(中出し, フェラチオ)
  • Collapse 없음: std=0.2115, NSFW-General gap=0.2749

평가

  • Pearson: 0.9075, Spearman: 0.8496
  • ALL PASS (20 test cases)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
8ca76d8

0 моделей