Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 6 окт 2023
Ссылки
finetune_base_bge_pretrained_v4
BERT-модель для извлечения признаков и получения векторных представлений текста.
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
RishuD7/finetune_base_bge_pretrained_v4 — модель на основе архитектуры BERT от пользователя Hugging Face RishuD7. Она предназначена для извлечения признаков из текста, в частности получения контекстных векторных представлений, пригодных для последующей обработки или поиска. В метаданных указаны 136,7 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат PyTorch.
Карточка Hugging Face не содержит описания обучения, рекомендуемых сценариев, языков или лицензии. Поэтому нельзя подтвердить, на каких данных и для каких языков модель дообучена; название репозитория само по себе не устанавливает базовую модель или лицензионные условия.
Сценарии применения
- получение векторных представлений текста
- извлечение контекстных признаков для downstream-моделей
- подготовка текста для семантического поиска
Ограничения
Карточка модели не описывает обучение и не подтверждает конкретные языки или сценарии применения; контекст ограничен 512 токенами. Лицензия и качество эмбеддингов по карточке не установлены.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- cf80e14