BERT Tiny Prompts
This model is a copy of stsb-bert-tiny-safetensors with prompts added for testing. It's intended for use with unit tests.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 4,4 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Библиотека
- sentence-transformers
- Опубликована
- 5 янв 2026
Ссылки
bert-tiny-prompts
Тестовая компактная BERT-модель с prompt-шаблонами для проверки функций sentence similarity и эмбеддингов.
4 339скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 янв 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
NeuML/bert-tiny-prompts — тестовая копия модели stsb-bert-tiny-safetensors с добавленными prompt-шаблонами. Она предназначена для проверки работы prompt-функций и использования в модульных тестах, а не для самостоятельного прикладного применения. Это компактная модель семейства BERT с 4,4 млн параметров, рассчитанная на текстовые входы длиной до 512 токенов и получение эмбеддингов для сравнения предложений. В репозитории указаны веса Safetensors; модель опубликована под идентификатором NeuML.
Сценарии применения
- модульное тестирование prompt-шаблонов
- проверка загрузки компактной BERT-модели
- тестирование получения эмбеддингов предложений
- проверка вычисления сходства предложений
Ограничения
README позиционирует модель как копию для модульных тестов; прикладное качество и языковая поддержка не описаны. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · sentence-transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 9eba09d