/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
11 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

ko-embed-nli

NGA-KR
ЭмбеддингиТекст → embedding

Корейская модель эмбеддингов для оценки смыслового сходства, следования и перефразирования пар предложений.

57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

NGA-KR/ko-embed-nli — корейская модель эмбеддингов на базе BAAI/bge-m3, дообученная для классификации пар предложений, включая распознавание следования, противоречия и перефразирования. Она использует архитектуру XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров и принимает текстовые пары; заявленная длина контекста — 8194 токена. В README указано обучение на KLUE-NLI, KorNLI и PAWS-X (корейская версия), а также оценки MTEB(kor, v2) для этих задач.

Модель подходит для сравнения корейских предложений, проверки смыслового следования и поиска перефразирований. Метаданные также отмечают поддержку извлечения признаков и семантического сходства. Базовая модель BGE-M3 предназначена для многоязычного поиска, однако эта донастройка ориентирована на корейский язык. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • определение смыслового следования между корейскими предложениями
  • поиск перефразирований на корейском языке
  • оценка семантического сходства пары предложений
  • извлечение векторных признаков корейского текста

Ограничения

Дообучение ориентировано на корейские пары предложений, поэтому его результаты на других языках и задачах могут отличаться. В README для PAWS-X указана оценка AP 60.10, ниже оценок для KorNLI и KLUE-NLI.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NGA-KR/ko-embed-nli

Korean text embedding model (568M) fine-tuned from BAAI/bge-m3 for sentence-pair classification (NLI / paraphrase).

Training data (train splits only)

  • KLUE-NLI, KorNLI (MNLI + SNLI translations): premise → entailment hypothesis as positive, contradiction hypotheses as hard negatives
  • PAWS-X (ko): sentence1 → paraphrase (label 1) as positive, non-paraphrase (label 0) of the same sentence1 as hard negatives

Declared as KLUE-NLI, KorNLI, PawsXPairClassification in the MTEB model metadata; base-model training data is inherited from bge-m3.

Evaluation (MTEB(kor, v2), PairClassification)

TaskAP
KorNLI84.13
KLUE-NLI77.74
PawsXPairClassification60.10
Average73.99

Training

CachedMultipleNegativesRankingLoss · batch 512 · lr 1.5e-5 · 2 epochs · max_len 128 · CLS pooling · bf16

License

MIT (same as BAAI/bge-m3).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
9064414

0 моделей

    Создать бенчмарк