This is a converted XLM‑RoBERTa large model using CLS pooling for embeddings. It’s not trained yet, but it can be effectively trained to make a cool embedding model
Характеристики
- Контекст
- 8 194 токена
- Параметры
- 659 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- xlm-roberta · dense
- Базовая модель
- xlm-roberta-large
- Библиотека
- sentence-transformers
- Опубликована
- 29 янв 2026
Ссылки
Embedding
Необученная модель XLM-RoBERTa large с CLS pooling, предназначенная для дообучения и получения текстовых эмбеддингов.
122скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 апр 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
Parveshiiii/Embedding — конвертированная модель на архитектуре XLM-RoBERTa large с объединением представления CLS для получения эмбеддингов текста. В README указано, что модель ещё не обучена; её можно дообучить для задач векторного представления текста.
Модель основана на FacebookAI/xlm-roberta-large и содержит 658,7 млн параметров. Она принимает текст и формирует векторные представления, которые могут использоваться для поиска похожих предложений и извлечения признаков. Базовая XLM-RoBERTa рассчитана на 100 языков; у самой модели нет подтверждённых результатов обучения эмбеддингов. Репозиторий использует Sentence Transformers и формат safetensors, лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- дообучение модели для семантического поиска
- получение эмбеддингов предложений
- извлечение признаков из текста
Ограничения
В README сообщается, что модель ещё не обучена, поэтому качество эмбеддингов и семантического сходства не подтверждено; для прикладного использования требуется обучение или дообучение.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
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 · sentence-transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- XLMRobertaModel
- Ревизия весов
- 07c650e