/ Модель

Характеристики

Лицензия
cc-by-sa-3.0
Архитектура
staticvectors · dense
Библиотека
staticvectors
Опубликована
26 янв 2025

fasttext

Сходство предложенийТекст → score8 профессий

Английские статические векторы FastText для получения эмбеддингов слов и сравнения предложений.

532скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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/fasttext — экспорт английских векторов FastText Wiki News размерности 300 из набора wiki-news-300d-1M-subword.vec.zip в формат библиотеки staticvectors. Модель предназначена для получения векторных представлений слов и вычисления сходства между предложениями; запуск инференса в Python с NumPy обеспечивает работу без отдельной нейросетевой среды.

Репозиторий содержит плотные статические векторы в формате safetensors. Модель рассчитана на английский язык и применяется в задачах семантического сравнения текстов. Лицензия — CC BY-SA 3.0, предусматривающая указание авторства и распространение производных материалов на совместимых условиях.

Сценарии применения

  • получение векторного представления английских слов
  • сравнение семантической близости предложений
  • поиск похожих фраз по эмбеддингам
  • создание признаков для простых NLP-систем

Ограничения

Это статические векторы, поэтому представление слова не меняется в зависимости от контекста; модель предназначена для английского языка.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FastText StaticVectors model

This model is an export of these FastText English Vectors (wiki-news-300d-1M-subword.vec.zip) for staticvectors. staticvectors enables running inference in Python with NumPy. This helps it maintain solid runtime performance.

Usage with StaticVectors

from staticvectors import StaticVectors

model = StaticVectors("neuml/fasttext")
model.embeddings(["word"])

Given that pre-trained embeddings models can get quite large, there is also a SQLite version that lazily loads vectors.

from staticvectors import StaticVectors

model = StaticVectors("neuml/fasttext/model.sqlite")
model.embeddings(["word"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · staticvectors

Нельзя запустить

Архитектура staticvectors неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
4b2b461

0 моделей