/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
25,9 млн
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
26 дек 2024

autotrain-transcriptions

ЭмбеддингиТекст → embedding10 профессий

Дообученная модель эмбеддингов для поиска похожих транскрипций и оценки семантического сходства текстов.

98скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 дек 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

clairedhx/autotrain-transcriptions — дообученная модель эмбеддингов на архитектуре BERT, созданная с помощью AutoTrain на основе sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1. Она предназначена для преобразования текстов в векторы и оценки семантического сходства; возможные сценарии — поиск похожих транскрипций и подбор релевантных текстовых фрагментов. Модель содержит 25,9 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате safetensors. Для работы используется библиотека Sentence Transformers.

В README указан тип задачи Sentence Transformers и приведена метрика loss 0,1244 на валидации. Карточка не уточняет язык и состав обучающих данных, поэтому пригодность для конкретного языка или предметной области по этим сведениям оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск похожих транскрипций
  • сопоставление текстовых фрагментов по смыслу
  • поиск релевантных фрагментов для текстового запроса

Ограничения

В README и метаданных не приведены языки и состав обучающих данных, поэтому качество для конкретного языка или тематики не подтверждено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит10

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: 0.12438971549272537

runtime: 1178.6866

samples_per_second: 13.869

steps_per_second: 0.867

: 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
d8e015b

0 моделей