This model is used in "TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder for Unsupervised Sentence Embedding Learning".
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
Ссылки
SBERT-base-nli-stsb-v2
Модель Sentence-BERT на базе BERT для получения эмбеддингов предложений и оценки их семантической близости.
78скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 дек 2021
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
Muennighoff/SBERT-base-nli-stsb-v2 — модель семейства Sentence-BERT на архитектуре BERT, представленная в контексте работы TSDAE о самообучении эмбеддингов предложений с помощью последовательного денойзинг-автоэнкодера. Она предназначена для получения векторных представлений предложений и сравнения их семантической близости, в том числе в поиске и ранжировании по смыслу. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги.
Доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет, была ли эта конкретная версия дообучена по TSDAE или каковы её языки.
Сценарии применения
- семантический поиск по предложениям
- сравнение смысловой близости двух текстов
- поиск похожих фраз в коллекции документов
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. README не сообщает языковую специализацию или подробные ограничения качества модели.
Для каких профессий подходит10
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 736моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейII.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 627моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 4d5713a