The checkpoint is further fine-tuned based on the castorini/mdpr-tied-pft-msmarco checkpoint, on all the Mr. TyDi training data.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 205 млн
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 26 мая 2022
Ссылки
mdpr-tied-pft-msmarco-ft-all
BERT-модель Castorini, дообученная на данных Mr. TyDi для получения текстовых представлений, применяемых в многоязычном поиске.
495скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мая 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
castorini/mdpr-tied-pft-msmarco-ft-all — модель семейства BERT, разработанная Castorini и дополнительно дообученная на всех обучающих данных Mr. TyDi. Она основана на castorini/mdpr-tied-pft-msmarco и предназначена для получения векторных представлений текстов, в частности для многоязычного поиска и извлечения документов по запросу.
Модель содержит 205,1 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и выдаёт признаки, пригодные для последующего поиска или ранжирования. В README указано дообучение на Mr. TyDi; метаданные не перечисляют языки, а конкретные поддерживаемые языки и показатели качества не приводятся. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- получение векторных представлений поисковых запросов
- получение векторных представлений документов для поиска
- подготовка текстовых признаков для многоязычной поисковой системы
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. В предоставленных данных нет сведений о метриках качества или лицензии.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- 069bd47