/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
staticvectors · dense
Библиотека
staticvectors
Опубликована
26 янв 2025

word2vec

Сходство предложенийТекст → score4 профессии

Статическая модель Word2Vec для получения английских векторных представлений слов через StaticVectors.

96скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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/word2vec — экспорт векторов Word2Vec в формате StaticVectors, подготовленный для библиотеки staticvectors. Модель предназначена для получения статических векторных представлений отдельных слов; инференс можно выполнять в Python с NumPy.

В метаданных указаны семейство staticvectors, плотная архитектура, формат safetensors и английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает размер словаря и векторов, параметры обучения или контекстное окно; статические векторы не учитывают контекст конкретного употребления слова.

Сценарии применения

  • получение векторного представления английского слова
  • поиск семантически похожих слов
  • сравнение слов по близости векторов

Ограничения

Векторы статические и не различают значения слова в разных контекстах. В карточке не приведены сведения о размере словаря и качестве на бенчмарках.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Word2Vec StaticVectors model

This model is an export of these Word2Vec Vectors 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/word2vec")
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/word2vec/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
9ec32d4

0 моделей