Дообученная на парах LRAT модель Qwen3 для создания текстовых эмбеддингов и поиска релевантных документов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Steve0927/qwen3-embedding-0.6b-lrat-full-v1 — дообученная модель для извлечения текстовых эмбеддингов и поиска релевантных документов. Она основана на Qwen3-Embedding-0.6B и настроена для задачи XIR competition 1170 на официальных обучающих парах LRAT с использованием обучающего процесса LRAT/FlagEmbedding. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3, содержит 507,6 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для построения поисковых систем и извлечения релевантных текстов по запросам. В ходе дообучения использовались запросы и фрагменты документов длиной до 512 токенов; карточка не уточняет, ограничивает ли это длину на этапе применения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Дообучение проводилось на обучающих парах LRAT для XIR competition 1170, поэтому качество на иных поисковых задачах может отличаться. Языки обучения в доступных сведениях не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a fine-tuned retriever for XIR competition 1170, based on
Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B.
Training used the official LRAT training pairs from Yuqi-Zhou/LRAT-Train
with the official LRAT/FlagEmbedding fine-tuning entrypoint.
Key training settings:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…