Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 659 млн
Размер весов: 1 МБ
Лицензия: MIT
Архитектура: xlm-roberta · dense
Опубликована: 16 янв 2024

Ссылки

multilingual-e5-large-onnx

Сходство предложенийТекст → score9 профессий

Qdrant/multilingual-e5-large-onnx — это ONNX-версия модели intfloat/multilingual-e5-large, подготовленная Qdrant для работы с текстовыми представлениями.

467 тыс.скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены24 сен 2026

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

Модель предназначена для задач семантического сходства, поиска по смыслу и классификации текста, включая использование в системах векторного поиска и других сценариях, где требуется сравнивать текстовые эмбеддинги.

Модель принимает текст и преобразует его в числовой вектор; README демонстрирует применение через библиотеку FastEmbed. Указана поддержка нескольких языков, однако конкретный перечень языков, размерность векторов, архитектура исходной модели и максимальная длина контекста в предоставленных данных не раскрыты. Формат ONNX может быть удобен для интеграции с совместимой инфраструктурой инференса.

К ограничениям относится отсутствие в README подробностей о качестве на отдельных наборах данных, производительности, требованиях к ресурсам и точных границах применимости. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ONNX port of intfloat/multilingual-e5-large for text classification and similarity searches.

Usage

Here's an example of performing inference using the model with FastEmbed.

from fastembed import TextEmbedding

documents = [
    "You should stay, study and sprint.",
    "History can only prepare us to be surprised yet again.",
]

model = TextEmbedding(model_name="intfloat/multilingual-e5-large")
embeddings = list(model.embed(documents))

# [
#     array([
#         0.00611658, 0.00068912, -0.0203846, ..., -0.01751488, -0.01174267,
#         0.01463472
#     ],
#           dtype=float32),
#     array([
#         0.00173448, -0.00329958, 0.01557874, ..., -0.01473586, 0.0281806,
#         -0.00448205
#     ],
#           dtype=float32)
# ]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры: XLMRobertaModel
Ревизия весов: ac6781c