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
Giratina — созданная автором Mihaiii модель для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости. Это объединение предварительно обученных языковых моделей Mihaiii/Wartortle и TaylorAI/bge-micro-v2 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 18,8 млн параметров и рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов.
Модель подходит для семантического поиска, ранжирования похожих предложений и кластеризации текстов. Карточка указывает формат Sentence Transformers, а в репозитории представлены веса Safetensors и ONNX. Базовая модель TaylorAI/bge-micro-v2 описана как компактная англоязычная модель эмбеддингов. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
поиск похожих предложений
семантический поиск по текстовой коллекции
сравнение сходства коротких текстов
кластеризация предложений и абзацев
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. Англоязычная направленность базовой модели не подтверждает надёжную работу с другими языками.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель