/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
Библиотека
transformers.js
Опубликована
23 мая 2023

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Xenova/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — это версия модели sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 с весами в формате ONNX, подготовленная для совместимости с библиотекой Transformers.js.

21 114скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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

Репозиторий поддерживается сообществом Xenova и предназначен для запуска модели в JavaScript-средах, включая веб-приложения, через pipeline Transformers.js.

Модель используется для извлечения признаковых представлений текста (feature extraction), поэтому подходит для задач семантического сравнения, поиска похожих текстов, кластеризации и других сценариев, где нужны текстовые embeddings. В README приведён пример обработки англоязычной фразы, однако языки, размер, архитектура, максимальная длина контекста и точные характеристики исходной модели не указаны. Известно, что ONNX-веса размещены в отдельном репозитории для web-ready использования; сведения о сильных сторонах, ограничениях и лицензии в README отсутствуют.

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/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-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-mpnet-base-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
XLMRobertaModel
Ревизия весов
e5d1162

0 моделей