/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
315 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
ruri-v3-pt-310m
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
6 апр 2025

ruri-v3-reranker-310m

Ранжирование текстаТекст → score4 профессии

Японский реранкер на базе ModernBERT для сортировки текстовых кандидатов по релевантности в поиске и RAG.

320 тыс.скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены18 апр 2025

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 «Ранжирование» — 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

Ruri-v3 Reranker — японская модель для переоценки релевантности текстовых пар, разработанная cl-nagoya на базе ModernBERT-Ja и дообученная от cl-nagoya/ruri-v3-pt-310m. Она предназначена для ранжирования и отбора документов-кандидатов, например в поисковых системах и RAG-пайплайнах.

Модель построена на архитектуре ModernBERT и содержит 314,6 млн параметров. Она обрабатывает последовательности длиной до 8192 токенов; README также отмечает словарь на 100 тысяч токенов, FlashAttention и токенизатор SentencePiece. В карточке приведены высокие результаты на японских наборах оценки поиска JQaRA, JaCWIR и MIRACL.

Модель рассчитана на японский язык и принимает текстовые пары, выдавая оценки релевантности для ранжирования. Она доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Для использования указан стек sentence-transformers; качество на других языках и за пределами сценариев ранжирования в карточке не описано.

Сценарии применения

  • переупорядочивание результатов японского поиска
  • выбор релевантных документов для RAG
  • ранжирование японских текстовых фрагментов по запросу
  • повышение точности поиска по японским документам

Ограничения

Модель ориентирована на японский язык; качество для других языков в карточке не заявлено. Используйте её для ранжирования текстовых кандидатов, а не как универсальную генеративную модель.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ruri-Reranker: Japanese General Reranker

Ruri-v3 Reranker is a general-purpose Japanese reranker model built on top of ModernBERT-Ja. Ruri v3 offers several key technical advantages:

  • State-of-the-art performance with good robustness for vaious domains
  • Supports sequence lengths up to 8192 tokens
  • Expanded vocabulary of 100K tokens, compared to 32K in v1 and v2
  • Integrated FlashAttention, following ModernBERT's architecture
  • Tokenizer based solely on SentencePiece

How to Use

You can use our models directly with the transformers library v4.48.0 or higher:

pip install -U "transformers>=4.48.0" sentence-transformers

Additionally, if your GPUs support Flash Attention 2, we recommend using our models with Flash Attention 2.

pip install flash-attn --no-build-isolation

Example Usage (Sentence Transformers)

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cl-nagoya/ruri-v3-reranker-310m")

inputs = [
    [
        "瑠璃色はどんな色?",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色 なに",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色はどんな色?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
]

scores = model.predict(inputs)
print(scores)
# [
#     0.9999963,
#     0.9996056,
#     0.00035428265,
#     0.9672038,
#     0.00002276988,
# ]


result = model.rank(
    query="瑠璃色はどんな色?",
    documents=[
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
        "瑠璃、または琉璃(るり)は、仏教の七宝の一つ。サンスクリットの vaiḍūrya またはそのプラークリット形の音訳である。金緑石のこととも、ラピスラズリであるともいう[1]。",
        "瑠璃色(るりいろ)は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃(ラピスラズリ、英: lapis lazuli)による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」(略号 dp-pB)と定義している[1][2]。",
    ],
)
print(result)
# [
#    {'corpus_id': 2, 'score': 0.9999963},
#    {'corpus_id': 1, 'score': 0.07984412},
#    {'corpus_id': 0, 'score': 0.00035577847},
# ]

Benchmarks

Model#Param.(w/o Emb.)JQaRAnDCG@10JaCWIRMAP@10MIRACLRecall@30
Ruri-v3-reranker-310m315M (236M)86.995.497.3
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1107M (11M)61.493.890.6
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1118M (21M)62.593.992.2
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1111M (86M)67.193.493.3
hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1337M (303M)71.093.691.5
hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1568M (303M)69.293.794.7
BAAI/bge-reranker-v2-m3568M (303M)67.393.494.9
Ruri-Reranker-Small68M (43M)64.592.692.3
Ruri-Reranker-Base111M (86M)74.393.595.6
Ruri-Reranker-Large337M (303M)77.194.196.1

Model Details

Model Description

Citation

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}}, 
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737}, 
}

License

This model is published under the Apache License, Version 2.0.

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
ModernBertForSequenceClassification
Ревизия весов
bb46934

0 моделей