ModernBERT-base Model for modern-bert-score
Model based on answerdotai/ModernBERT-base, using only the first 12 transformer layers.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 104 млн
- Архитектура
- modernbert · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 18 мар 2026
Ссылки
ModernBERT-base-ModBERTScore-12
Укороченная версия ModernBERT-base для извлечения векторных признаков из текста.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 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.
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
ModernBERT-base-ModBERTScore-12 — текстовая модель для извлечения признаков, созданная LazerLambda на основе answerdotai/ModernBERT-base. В ней используются первые 12 трансформерных слоёв исходной модели; размер составляет 103,9 млн параметров, архитектура — ModernBERT. Модель принимает текст и формирует векторные представления, которые можно использовать в системах поиска и сравнения текстов. Максимальная длина контекста — 8192 токена.
Модель распространяется в формате Safetensors и предназначена для использования с библиотекой Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- получение эмбеддингов текстов для поиска
- поиск похожих документов
- сравнение текстовых фрагментов
- подготовка текстовых признаков для downstream-моделей
Ограничения
В модели сохранены только первые 12 слоёв исходной ModernBERT-base, поэтому её возможности и качество могут отличаться от полной базовой модели. Поддерживаемые естественные языки и условия лицензии по предоставленным данным определить нельзя.
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 736моделейII.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 627моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ModernBertModel
- Ревизия весов
- 53fcc33