/ Модель

Характеристики

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

bge-large-zh-v1.5

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Xenova/bge-large-zh-v1.5 — веб-совместимая версия модели BAAI/bge-large-zh-v1.5, подготовленная с весами в формате ONNX для работы с библиотекой Transformers.js.

10 034скачиваний за 30 дней9лайковвеса 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 веб-приложениях.

Модель предназначена для извлечения признаков из текста и может применяться в задачах, где требуются текстовые эмбеддинги, например для семантического поиска, сравнения текстов и построения систем поиска по смыслу. В README приведён пример запуска через pipeline с задачей feature-extraction.

Известно, что модель использует ONNX-веса и совместима с Transformers.js. Назначение исходной модели предполагает работу с китайским языком, однако другие языки, размер модели, архитектура, максимальная длина контекста, точные показатели качества и поддерживаемые модальности в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в карточке исходной модели BAAI/bge-large-zh-v1.5.

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-large-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-large-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
a48549b

0 моделей