/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
305 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
18 июн 2024

arabic-embedding-model-pair-class2

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Дообученная на базе XLM-RoBERTa модель превращает предложения в эмбеддинги для семантического сравнения, с ориентацией на арабский язык.

370скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 июн 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

acayir64/arabic-embedding-model-pair-class2 — модель эмбеддингов предложений на базе XLM-RoBERTa, созданная дообучением symanto/sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli с помощью AutoTrain. Она предназначена для преобразования текста в векторы и семантического сравнения предложений, в том числе для поиска похожих фраз. Модель содержит 305,2 млн параметров, использует библиотеку Sentence Transformers и принимает контекст длиной до 514 токенов.

Многоязычная базовая модель позволяет применять её к текстам на разных языках; название репозитория указывает на ориентацию этой версии на арабские эмбеддинги. В README приведена метрика потерь 1,103 на валидации, но без описания набора данных и протокола оценки, поэтому качество для конкретных задач по ней оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск семантически похожих арабских предложений
  • поиск арабских документов по смыслу запроса
  • сравнение перефразированных арабских фраз
  • группировка арабских текстов по смысловой близости

Ограничения

Валидационная метрика приведена без сведений о данных и методике оценки, поэтому она не позволяет судить о качестве на конкретных наборах. Лицензия в доступных сведениях не указана.

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

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Sentence Transformers

Validation Metrics

loss: 1.1031256914138794

runtime: 10.5532

samples_per_second: 473.788

steps_per_second: 14.877

: 4.9968010236724245

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the Hugging Face Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'search_query: autotrain',
    'search_query: auto train',
    'search_query: i love autotrain',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
1d9a89d

0 моделей