/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
25,9 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
all-MiniLM-L6-v2
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
5 фев 2026

narrative-similarity-pt-en-masked-miniLM-L6

ЭмбеддингиТекст → embedding9 профессий

Дообученный на базе MiniLM-L6-v2 энкодер для создания векторных представлений и сравнения семантического сходства предложений.

104скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 фев 2026

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

ahmedHamdi/narrative-similarity-pt-en-masked-miniLM-L6 — дообученный энкодер предложений на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, созданный с помощью AutoTrain. Модель предназначена для получения векторных представлений и оценки семантического сходства предложений, в том числе в сценариях поиска похожих текстов.

Модель использует архитектуру BERT и библиотеку Sentence Transformers; размер составляет 25,9 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Карточка сообщает метрику validation loss 0,0887, но не описывает набор данных и методику оценки, поэтому это значение не позволяет судить о качестве на конкретных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск предложений, похожих по смыслу
  • семантический поиск по коллекции текстов
  • сравнение перефразированных предложений
  • кластеризация предложений по смыслу

Ограничения

Карточка не приводит языки и датасет обучения, поэтому применимость к конкретным языкам и предметным областям не подтверждена. Указанная метрика validation loss не сопровождается описанием оценки.

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: 0.08865493535995483

runtime: 112.608

samples_per_second: 12.628

steps_per_second: 0.79

: 3.0

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
BertModel
Ревизия весов
52e527d

0 моделей