Дообученный англоязычный энкодер для получения векторов предложений и поиска семантически похожих текстов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
antarge/minilm-finetuned — дообученная модель на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, предназначенная для получения векторных представлений предложений и оценки их семантического сходства. Она использует плотную архитектуру BERT и распространяется в формате PyTorch; для работы требуется библиотека Transformers или Sentence Transformers. Модель обучена на наборе sentence-transformers/all-nli и ориентирована на англоязычные тексты. Лицензия — MIT, допускающая коммерческое использование при соблюдении её условий.
Модель подходит для поиска предложений по смыслу, сравнения формулировок и кластеризации текстов. Размер указан в метаданных как 252 млн параметров, однако README не поясняет его расчёт для этой модели; поэтому практические свойства размера базовой модели отдельно не выводятся. Карточка не сообщает длину контекста и ограничения качества.
Модель ориентирована на английский язык; её качество и пригодность для других языков не подтверждены карточкой. Длина контекста и конкретные ограничения качества не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Finetuned version of sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 for sentence embedding.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("antarge/minilm-finetuned")
import torch
ckpt = torch.load("pytorch_model.bin", weights_only=False, map_location="cpu")
This is a finetuned version of sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2.
MIT
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…