/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bge-base-zh-v1.5
Библиотека
transformers.js
Опубликована
13 сен 2023

bge-base-zh-v1.5

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Xenova/bge-base-zh-v1.5 — это версия модели BAAI/bge-base-zh-v1.5, подготовленная с ONNX-весами для совместимости с библиотекой Transformers.js.

7 710скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 июл 2025

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

Разработчик исходной модели — BAAI; данный репозиторий предназначен для использования модели в JavaScript- и web-сценариях.

Модель предназначена прежде всего для извлечения признаков (feature extraction), например для преобразования текстов в числовые представления, которые могут использоваться в задачах семантического поиска, сравнения текстов и построения систем на основе эмбеддингов. В README приведён пример запуска через pipeline Transformers.js.

Ключевая характеристика этой версии — формат ONNX и совместимость с Transformers.js. Точная архитектура, число параметров, размер контекста, перечень поддерживаемых языков, модальности и результаты оценки в README не указаны. Также не приведена информация о лицензии, поэтому условия распространения следует уточнять в карточке исходной модели BAAI/bge-base-zh-v1.5. Ограничением является неполнота опубликованной информации о характеристиках и качестве модели.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5 with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Run feature extraction.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const extractor = await pipeline('feature-extraction', 'Xenova/bge-base-zh-v1.5');
const output = await extractor('This is a simple test.');

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
71e50dc

0 моделей