Model finetuned on 65000 pairs from 650000 available in dataset.
Benchmark using MTEB GeorgianFAQRetrieval:
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 124 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Базовая модель
- multilingual-e5-small
- Опубликована
- 3 авг 2025
Ссылки
georgian-e5-finetuned
Дообученная на грузинских и англо-грузинских парах BERT-модель для семантического поиска и сравнения предложений.
135скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 авг 2025
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
Vibels/georgian-e5-finetuned — дообученная Vibels модель для семантического сравнения предложений и поиска на грузинском языке. Она создана на основе intfloat/multilingual-e5-small и обучена на 65 000 пар из набора Vibels/parallel-corpus_geo_eng_geo-translated. Модель использует архитектуру BERT и выдаёт плотные текстовые эмбеддинги; размер составляет 124,3 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Метаданные указывают поддержку sentence-similarity, а README сообщает о бенчмарке GeorgianFAQRetrieval.
Модель подходит для поиска ответов в грузинских FAQ, сопоставления запросов с документами и сравнения предложений. Базовая модель многоязычная и предназначена для межъязыкового подбора текстов, однако конкретные результаты дообучения описаны для грузинского. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- поиск ответов в грузинских FAQ
- семантический поиск по грузинским документам
- сопоставление грузинского запроса с англоязычным текстом
- сравнение сходства грузинских предложений
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. README приводит название бенчмарка GeorgianFAQRetrieval, но не содержит численных результатов оценки.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 77ed9d3