/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Библиотека
transformers.js
Опубликована
15 мая 2023

paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

ЭмбеддингиТекст → embedding10 профессий

Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 — мультиязычная модель для получения векторных представлений текста, созданная на основе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 и подготовленная сообществом Xenova для использования в Transformers.js.

293 тыс.скачиваний за 30 дней19лайковвеса 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

Модель предназначена для задач сравнения смысловой близости и поиска перефразирований, включая семантический поиск, кластеризацию и сопоставление текстов, в JavaScript-приложениях.

В репозитории представлены веса в формате ONNX, совместимые с Transformers.js; запуск выполняется через конвейер feature-extraction. Из README не указаны точный размер модели, перечень поддерживаемых языков, максимальная длина контекста и дополнительные модальности. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Возможность работы в веб-среде является ключевой особенностью, однако качество и применимость зависят от исходной модели sentence-transformers и конкретного сценария использования.

Для каких профессий подходит10

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/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 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/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2');
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
2c4055b

0 моделей